Abnormality Detection in Chest X-ray Images Using Uncertainty Prediction Algorithms

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco53203.2021.9663852
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Histogram of Oriented Gradient (HOG) is one of the popular algorithms for recognizing objects in images with a very high success rate. In image processing techniques hardware reinforcement is one of the key features of studying the large size and complex images to perform. In this study, HOG features were extracted from all locations of a dense grid on an image region and used linear Support Vector Machine (SVM) to classify the combined features.