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| 用支持向量机检测乳腺X线影像中的结构扭曲 | |
| 引用本文： | 龚著琳,陈瑛,章鲁.用支持向量机检测乳腺X线影像中的结构扭曲[J].上海交通大学学报,2009(7). |
| 作者姓名： | 龚著琳 陈瑛 章鲁 |
| 摘 要： | 利用频域小波变换对乳腺X线影像中结构扭曲的图像进行小波分解,从得到的分解图像中计算了12个与纹理有关的特征参数.用支持向量机分类算法对样本集2组实验对象(乳腺结构扭曲、正常样本各19个)进行乳腺结构扭曲的识别分类;通过优化支持向量机参数条件,得到最好的分类结果.分类结果表明:本研究确定的12个纹理特征参数组合,用优化的支持向量机分类器检测和识别乳腺结构扭曲,分类正确率为92.1%、灵敏度89.5%和特异度94.7%. |
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