【摘 要】
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传统的计算机辅助检测系统根据影像的低层特征进行分类,容易造成病灶的漏检及误检.本文提出了基于词袋模型的隐含语义特征计算机辅助检测研究算法.首先去除器官背景块,通过对
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,陕西西安,710127
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传统的计算机辅助检测系统根据影像的低层特征进行分类,容易造成病灶的漏检及误检.本文提出了基于词袋模型的隐含语义特征计算机辅助检测研究算法.首先去除器官背景块,通过对训练样本的分块聚类得到能够表达器官影像隐含语义的词袋模型及视觉词汇表,最终以视觉词汇作为图像的特征进行分类器训练.实验结果表明,该方法可以有效地提高乳腺图像计算机辅助检测(Computer-aided Detection,CAD)的分类准确率,同时降低分类的假阳率.大多情况下准确率可以提高12个百分点,假阳率最低可以达到0％.
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