Computer aided diagnosis systems are recently introduced to increase the accuracy of mammography interpretation. This paper introduces a new classification algorithm based on Fuzzy Gaussian Mixture Model (FGMM) by combining the power of Gaussian Mixture Model (GMM) and Fuzzy Logic System (FLS) for computer aided diagnosis system, to classify the detected regions in mammogram images into malignant or benign categories. The experimental results are obtained from a data set of 300 images taken from the Digital Database for Screening Mammography (DDSM, University of South Florida) for different classes. Confusion matrix analysis is used to measure the performance of the proposed FGMM system. The results show that the proposed FGMM classifier has achieved an overall Matthews Correlation Coefficient (MCC) classification quality of 86.16혻%, with 93혻% accuracy, 90혻% sensitivity and 96혻% specificity, and outperformed other classifiers in all aspects. The experimental results obtained from the developed classifier prove that the proposed technique will improve the diagnostic accuracy and reliability of radiologists?? image interpretation in the diagnosis of breast cancer. The resulting breast cancer Computer Aided Diagnosis (CAD) detection system is a promising tool to provide preliminary decision support information to physicians for further diagnosis.
Accuracy and reliability, Breast Cancer(BC), Classification algorithm, Classification quality, Computer-aided diagnosis system, Confusion matrix, Data sets, Diagnostic accuracy, Fuzzy Logic System(FLS), Gaussian mixture Model(GMM), Image classification
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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