2016 conference-paper

Classification of positron emission tomography brain images using first and second derivative features

Imène Garali, Mouloud Adel, Salah Bourennane, Éric Guedj

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Computer-Aided Diagnosis (CAD) for Positron Emission Tomography (PET) brain images is of importance for better quantifying and diagnosing neurodegenerative diseases like Alzheimer Disease (AD). This paper presents new features based on first and second derivatives, computed on brain PET images and aiming at better image classification in the case of AD. Brain images are first segmented into Volumes Of Interest (VOIs) using an atlas. To quantify the ability of features to separate AD from Healthy Control (HC), the orientation field for each VOI is studied. First, 3D gradient images are computed. First and second derivatives over each VOI is then computed. Inputting the mean, then the first and second derivatives features within VOIs into a Support Vector Machine (SVM) classifier, yields better classification accuracy rate than when inputting only the mean value as a feature.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: Classification of positron emission tomography brain images using first and second derivative features
Date Crossref: 01/10/2016
Éditeur: IEEE
Type: proceedings-article

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Où se fait cette recherche

Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la notice
Organisme public
Aix-Marseille Université pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Institut Fresnel pays non établi dans la notice
Structure de recherche
Institut de Neurosciences de la Timone pays non établi dans la notice
Structure de recherche
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Université ou école supérieure

Centre National de la Recherche Scientifique, Aix-Marseille Université et Institut Fresnel, avec 2 autres affiliations.

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