【摘 要】
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提出一种基于相关向量机(RVM,relevance vector machines)的乳腺X线图像结构扭曲(AD)检测方法。首先利用小波变换对感兴趣区域(ROI)进行特征提取;然后通过交叉验证方法确定最
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271305,61201363);高等学校博士学科点专项科研基金(20110009110001);中央高校基本科研业务费专项资金(2011JBM003)资助项目
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提出一种基于相关向量机(RVM,relevance vector machines)的乳腺X线图像结构扭曲(AD)检测方法。首先利用小波变换对感兴趣区域(ROI)进行特征提取;然后通过交叉验证方法确定最优RVM核函数类型及参数;最后利用RVM对测试样本进行AD的识别分类,得到最终的AD检测结果。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的实验结果表明,相比常用的基于支持向量机(SVM)的检测方法,本文方法在获得相同检测性能的情况下,极大提高了检测速度,检测时间缩短90%以上;而且对不同结构特性的东西方女性乳腺图像具有更强的适用性,更适合临床应用。
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