SCOPUS
SCIE
Detection of small colon bleeding in wireless capsule endoscopy videos
저자
Usman, Muhammad Arslan ; Satrya, G.B. ; Usman, Muhammad Rehan ; Shin, Soo Young
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2016
작성언어
-주제어
등재정보
SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
16-26(11쪽)
제공처
<P><B>Abstract</B></P> <P>In the recent years, wireless capsule endoscopy (WCE) technology has played a very important role in diagnosing diseases within the gastro intestinal (GI) tract of human beings. The WCE device captures images of the GI tract of patient with a certain frame rate. Physicians examine these images in order to find abnormalities in the GI tract. This examination process is very time consuming and hectic for the physician as a WCE device captures around 60,000 images on the average. At present, there are no standards defined for the WCE image classification. Computer aided methods help reducing the burden on the physicians by automatically detecting the abnormalities in the GI tract such as small colon bleeding. In this paper, a pixel based approach to detect bleeding regions in the WCE videos by using a support vector classifier is proposed. Threshold analysis in HSV color space is performed to compute the features for training an optimal support vector machine. The HSV features of the WCE images are fed to the trained support vector classifier for classification. Also, our method includes image enhancement and edge removal in WCE images, which is done prior to classification, for robust results. The method offers high sensitivity, specificity and accuracy in terms of correctly classifying images that contain bleeding regions as compared to another contemporary method. A detailed experimental analysis is also provided for the purpose of method evaluation.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> This paper presents a pixel based bleeding detection method in wireless capsule endoscopy (WCE) videos using support vector machine. </LI> <LI> The feature extraction for training the support vector machine is done by using threshold analysis in HSV color space. </LI> <LI> Edge removal and image enhancement methods are applied for minimizing the effect of edge regions in WCE videos prior to classification. </LI> </UL> </P>
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