An automatic bleeding detection scheme in wireless capsule endoscopy based on statistical features in hue space
Notice bibliographique
Résumé
Wireless capsule endoscopy (WCE) is a recently developed video technology to detect small intestine diseases, such as bleeding. For analyzing WCE video frames, instead of using the most common RGB (red, green, blue) color scheme, in this paper, HSV (hue, saturation, intensity value) color scheme is used, which corresponds better to human perception system. The HSV color scheme exhibits less sensitivity to illumination changes, which helps in handling the problem of illumination variation in WCE videos due to the weakening of battery. Different statistical features computed from H, S, and V spaces of WCE images are investigated and it is found that hue provides a useful feature as it captures intrinsic information about the color of objects or surfaces in a scene. Hence in this paper, an automatic bleeding detection scheme from WCE video is proposed utilizing the hue space. Among different statistical measures, mean, standard deviation, variance and moment exhibit significantly distinguishable characteristics for bleeding and non-bleeding images. For the purpose of classification, K-nearest neighbor (KNN) classifier is employed. From extensive experimentation on several WCE videos collected from a publicly available database, it is observed that the bleeding detection performance of the proposed method in terms of accuracy, sensitivity and specificity is quite satisfactory in comparison to that obtained by some of the existing methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».