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文檔分類:醫學/心理學

基于相關特征選擇的乳腺鉬靶圖像腫塊檢測.pdf


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基于相關特征選擇的乳腺鉬靶圖像腫塊檢測.pdf
文檔介紹:
摘 要

近年來,乳腺癌已成為威脅女性健康的主要疾病之一,因此人們開始越來越重視對
乳腺癌腫塊的早期診斷,同時乳腺鉬靶圖像也被認為是輔助醫師診斷最得力的助手,但
當圖像質量難以保證或某種人為失誤的因素發生時,專家們很難識別圖像中細微的病
變,在探索治愈乳腺癌的過程中,研究人員發現在計算機輔助診斷(computer aided
diagnosis,CAD)技術的幫助下,不僅能識別圖像中的細節部分,還能很大程度上提高
診斷的正確率,繼而為癌癥的防治贏得一定的時間,并最終可以大幅度的降低死亡率和
發病率。
目前,數字鉬靶圖像已成為早期乳腺癌檢測最有效的技術之一,本論文的目的在于
使用一種基于相關的特征選擇算法,以更有效地檢測鉬靶圖像中的腫塊。首先,利用基
于地形表示的分割方法得到感興趣區域,然后我們從感興趣區域中提取紋理,亮度以及
形狀方面的特征。為了提高檢測效率及其準確性,本文采用基于相關的特征選擇方法優
化得到的特征集并引入敏感代價的學****方法。最后,利用得到的特征子集訓練 BP 神經
網絡,并將感興趣區域劃分為腫塊與非腫塊兩部分。實驗結果表明,與該領域一些較成
熟的方法相比,本文提出的方法可以更有效的提高檢測結果。

關鍵詞:乳腺癌;計算機輔助診斷;地形表示;相關的特征選擇;敏感代價;















I
Abstract
Breast cancer is considered a major cause of threatening the health of women.
People begin to make more and more attention for the early stage diagnosis of cancers
and digital mammography is the most capable assistant in helping the expert to
diagnosis of the cancer. However, some lesions sometimes are hard to be identified by
radiologists due to the low quality images and people’s faults. In the study of the
breast’s cancer, people find that with the aid of CAD, not only the subtle lesions can
be found, but also the accuracy rate of the diagnosis can be greatly raised. As a result,
the patients will take more time for precautions and treatment and finally make the
incidence and death rate of this disease drop considerably.
Recently, Digital mammogram has become one of the most effective techniques
for early breast cancer detection.The aim of this study is to develop a
correlation-based feature selection algorithm to effectively detect the masses in digital
mammogram. Firstly, the regions of interest (ROIs) in the mammogram are
segmented by a topographic representation method. Subsequently, the textural
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  • 上傳人陳瀟睡不醒
  • 文件大小1.32 MB
  • 時間2021-11-05
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