| 乳腺肿块的自动检测研究 |
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| 引用本文： | 张胜君,陈后金.乳腺肿块的自动检测研究[J].计算机仿真,2013,30(3). |
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| 作者姓名： | 张胜君 陈后金 |
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| 作者单位： | 北京交通大学电子信息工程学院,北京,100044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研基金，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
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| 摘 要： | 乳腺X线图像中肿块的检测对医生诊断乳腺癌有很好的辅助作用,可极大降低漏诊率和误诊率.目前已提出的支持向量机肿块检测方法可获得较高的准确率,但检测速度慢、效率低,不适于临床应用.为解决上述问题,提出自核相关向量机的肿块检测方法,可在训练时能自动学习核参数,并且使用了更加稀疏的模型,可极大提高肿块检测效率.上述方法在Mini-MIAS(Mammographic Image Analysis Society)乳腺图像库和北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像集上进行验证,实验结果表明相比支持向量机的肿块检测方法,具有更高的准确率,同时极大提高了检测速度,而且对不同结构特性的乳腺具有更强的鲁棒性,更具有临床应用价值.
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| 关 键 词： | 乳腺爱克斯线图像 肿块检测 乳腺癌检测 自核相关向量机 |
Research on Automatic Detection of Breast Mass |
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| ZHANG Sheng-jun
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CHEN Hou-jin.Research on Automatic Detection of Breast Mass[J].Computer Simulation,2013,30(3). |
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| Authors: | ZHANG Sheng-jun CHEN Hou-jin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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