清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Breast cancer detection from thermal images using a Grunwald-Letnikov-aided Dragonfly algorithm-based deep feature selection method

计算机科学 人工智能 算法 乳腺癌 深度学习 特征选择 特征(语言学) 启发式 机器学习 模式识别(心理学) 癌症 医学 语言学 内科学 哲学
作者
Somnath Chatterjee,Shreya Biswas,Arindam Majee,Shibaprasad Sen,Diego Oliva,Ram Sarkar
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier BV]
卷期号:141: 105027-105027 被引量:25
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2021.105027
摘要

Breast cancer is one of the deadliest diseases in women and its incidence is growing at an alarming rate. However, early detection of this disease can be life-saving. The rapid development of deep learning techniques has generated a great deal of interest in the medical imaging field. Researchers around the world are working on developing breast cancer detection methods using medical imaging. In the present work, we have proposed a two-stage model for breast cancer detection using thermographic images. Firstly, features are extracted from images using a deep learning model, called VGG16. To select the optimal subset of features, we use a meta-heuristic algorithm called the Dragonfly Algorithm (DA) in the second step. To improve the performance of the DA, a memory-based version of DA is proposed using the Grunwald-Letnikov (GL) method. The proposed two-stage framework has been evaluated on a publicly available standard dataset called DMR-IR. The proposed model efficiently filters out non-essential features and had 100% diagnostic accuracy on the standard dataset, with 82% fewer features compared to the VGG16 model.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
您好刘皇叔完成签到,获得积分0
4秒前
sweet雪儿妞妞完成签到 ,获得积分10
6秒前
暖羊羊Y完成签到 ,获得积分10
11秒前
文静的翠彤完成签到 ,获得积分10
16秒前
搞怪静竹完成签到 ,获得积分10
17秒前
zjq完成签到 ,获得积分10
28秒前
28秒前
HUFREE完成签到,获得积分20
31秒前
HUFREE发布了新的文献求助10
33秒前
酷酷小子完成签到 ,获得积分10
34秒前
ceploup完成签到,获得积分10
34秒前
风-FBDD完成签到,获得积分10
46秒前
51秒前
一株多肉完成签到 ,获得积分10
52秒前
猪仔5号完成签到 ,获得积分10
53秒前
ROMANTIC完成签到 ,获得积分10
53秒前
如意枫叶发布了新的文献求助10
57秒前
星辰大海应助远山淡影_cy采纳,获得10
1分钟前
纯真的梦竹完成签到,获得积分10
1分钟前
小田完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zhuosht完成签到 ,获得积分10
1分钟前
周运来完成签到,获得积分10
1分钟前
飞飞完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
ntrip完成签到,获得积分10
1分钟前
沉默梦柏完成签到,获得积分20
1分钟前
小潘完成签到 ,获得积分10
1分钟前
克姑美完成签到 ,获得积分10
2分钟前
zgx完成签到 ,获得积分10
2分钟前
车剑锋完成签到,获得积分10
2分钟前
顺心的惜蕊完成签到 ,获得积分10
2分钟前
jibenkun完成签到,获得积分10
2分钟前
小新完成签到 ,获得积分10
2分钟前
mark33442完成签到,获得积分10
2分钟前
济民财完成签到,获得积分10
2分钟前
长生完成签到 ,获得积分10
2分钟前
licui完成签到,获得积分10
2分钟前
简单发布了新的文献求助10
2分钟前
一苇以航完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990835
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532241
关于积分的说明 11256614
捐赠科研通 3271100
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805229
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809236