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Mammogram Classification with HanmanNets Using Hanman Transform Classifier

Journal of Modern Physics 2024年第7期15卷 1045-1067页

作者： Jyoti Dabass Madasu Hanmandlu rekha vig Shantaram Vasikarla EECE Department The Northcap University Sector 23-A Gurugram India CSE Department MVSR Engineering College Nadergul Hyderabad India CSE Department The Northcap University Sector 23-A Gurugram India CS Department California State University Northridge CA USA

Breast cancer is a deadly disease and radiologists recommend mammography to detect it at the early stages. This paper presents two types of HanmanNets using the information set concept for the derivation of deep information set features from ResNet by modifying its kernel functions to yield Type-1 HanmanNets and then AlexNet, GoogLeNet and VGG-16 by changing their feature maps to yield Type-2 HanmanNets. The two types of HanmanNets exploit the final feature maps of these architectures in the generation of deep information set features from mammograms for their classification using the Hanman Transform Classifier. In this work, the characteristics of the abnormality present in the mammograms are captured using the above network architectures that help derive the features of HanmanNets based on information set concept and their performance is compared via the classification accuracies. The highest accuracy of 100% is achieved for the multi-class classifications on the mini-MIAS database thus surpassing the results in the literature. Validation of the results is done by the expert radiologists to show their clinical relevance.

关键词： Mammograms ResNet 18 Hanman Transform Classifier Abnormality Diagnosis VGG-16 AlexNet GoogleNet HanmanNets

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Mammogram Classification with HanmanNets Using Hanman Transform Classifier

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Journal of Modern Physics（现代物理） 2024年第7期 1045页

作者： Jyoti Dabass Madasu Hanmandlu rekha vig Shantaram Vasikarla

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