电脑与信息技术
電腦與信息技術
전뇌여신식기술
COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY
2011年
3期
14-16,27
,共4页
钙化点%特征量%支持向量机%分类
鈣化點%特徵量%支持嚮量機%分類
개화점%특정량%지지향량궤%분류
为了有效地对乳腺恶性病变做出早期诊断,提出一种基于钙化点信息的乳腺病灶类型识别算法.算法以钙化点的形状信息、纹理信息、空间分布信息为特征量,以支持向量机为工具对钙化点进行恶性与良性分类.对开放乳腺图像数据库MIAS的仿真实验表明,算法的检出率超过86%,错检率不足4%,达到理想的识别效果.
為瞭有效地對乳腺噁性病變做齣早期診斷,提齣一種基于鈣化點信息的乳腺病竈類型識彆算法.算法以鈣化點的形狀信息、紋理信息、空間分佈信息為特徵量,以支持嚮量機為工具對鈣化點進行噁性與良性分類.對開放乳腺圖像數據庫MIAS的倣真實驗錶明,算法的檢齣率超過86%,錯檢率不足4%,達到理想的識彆效果.
위료유효지대유선악성병변주출조기진단,제출일충기우개화점신식적유선병조류형식별산법.산법이개화점적형상신식、문리신식、공간분포신식위특정량,이지지향량궤위공구대개화점진행악성여량성분류.대개방유선도상수거고MIAS적방진실험표명,산법적검출솔초과86%,착검솔불족4%,체도이상적식별효과.
