利用多分辨率直方图特征分类数字X光乳腺图像

• 作者: 刘欣悦 黄廉卿
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模式分类 计算机辅助诊断 多分辨率直方图 核学习算法
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 327-332
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3735字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-924X.2006.02.033

摘要

提出了一种结合多分辨率直方图特征表示与核学习算法的数字X光乳腺图像的分类方法.该方法不依赖特征选择步骤,而是基于感兴趣区(ROI)的高维多分辨率直方图特征,通过从训练实例中学习,同时检测多种异常的ROI.对该方法进行接收器工作特性(ROC)分析,敏感性约为89%,ROC曲线下面积(AUC)接近0.91.与以前所提出的检测方法相比,该方法不需要针对特定类型病变选择特征表示,因此可以同时检测多种类型的病变,简化了检测过程,提高了检测效率,而且分类性能也达到或超过了以前方法的平均分类性能.结果表明,利用多分辨率直方图特征表示能够很好地区分乳腺图像中正常和异常区域,同时也显示了借助核学习算法消除或限制分类任务中特征选择步骤的可能性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄廉卿	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	41	902	18.0	29.0