乳腺X线图像肿块分类方法研究
魏杰
曹旭阳
陈后金
李艳凤
1.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000442.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000443.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000444.北京交通大学电子信息工程学院,北京,100044
摘要：乳腺X线图像肿块的良恶性分类是计算机辅助诊断的研究内容之一,本文对乳腺X线图像肿块边缘分割及不同特征的肿块良恶性分类进行研究.基于最大化分割后图像类间方差的思想,提出了一种改进控制标记分水岭方法完成粗分割,然后采用无边缘活动轮廓(CV)模型对粗分割结果进行修正.为了验证不同特征在肿块良恶性分类中的性能,对现有形状特征、纹理特征在不同分类器下的分类性能进行测试.实验在开源数据库DDSM上验证,结果表明,在通过自动分割方法得到肿块边缘的情况下,纹理特征的分类性能更好.
关键词：信息处理肿块分类肿块分割分水岭算法
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金项目(61502025)国家自然科学基金项目(61571036)中国博士后科学基金项目(2015M570029)北京交通大学人才基金(2015RC024)中央高校基本科研业务费专项资金(2016JBM010)National Natural Science Foundation of China(61502025)National Natural Science Foundation of China(61571036)China Postdoctoral Science Foundation(2011M570029)Beijing Jiaotong University Talents Foundation(2015RC024)Fundamental Research Funds for the Central Universities(2016JBM010)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 73-78 )
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