基于支持向量机和相关反馈技术的肿块检测算法

作     者：王颖 高新波 WANG Ying;GAO Xin-bo

作者机构：西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 

基　　金：教育部重点项目(104173) 新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0948) 国家自然科学基金(60202004) 

出 版 物：《西安电子科技大学学报》 (Journal of Xidian University)

年 卷 期：2007年第34卷第2期

页      码：239-245页

摘      要：为了避免由于乳腺中的致密组织与肿块类似的特征表现而造成的肿块检测精度不高,设计了基于典型特征的支持向量机分类器对提取出的感兴趣区域进行分类,并引入了相关反馈算法以进一步提高分类器的性能,提出了一种新的基于支持向量机和相关反馈技术的乳腺图像中肿块的检测方案.通过对大量乳腺图像的仿真实验显示,基于典型特征的支持向量机分类器能够将无特征支持向量机分类器的检出率提高约5%,而相关反馈技术的引入则使系统的检出率进一步提高到约90%.

主 题 词：支持向量机 相关反馈 肿块检测 特征提取 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-2400.2007.02.016

馆 藏 号：203947664...