基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统

• 作者: 李晓峰 沈毅
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 医学超声图像 计算机辅助诊断 小波变换 特征提取
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 115-119
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-0086.2008.01.029

摘要

支持向量机与其他16种常见分类器相比具有优异的分类性能.本文提出一个基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统.该系统提取了乳腺肿瘤图像归一化自相关系数、均方根系数、紧凑度等共26个纹理和几何特征.这些特征不但反映乳腺良性肿瘤和恶性肿瘤本质的区别,还考虑到医学超声图像为相干图像的特点.实验结果表明,该系统诊断精确度为93.03%,敏感性为94.30%,特殊性为91.59%,错误正比率92.80%,错误负比率为93.33%,接受特性曲线面积AUC为0.9669,性能优于较有影响的文献[1]提出的方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈毅	哈尔滨工业大学控制科学与工程系检测技术与自动化装置实验室	186	1667	22.0	33.0
2	李晓峰	哈尔滨工业大学控制科学与工程系检测技术与自动化装置实验室	10	39	2.0	6.0