乳腺图像微钙化簇主动学习检测新方法

• 作者: 张新生 王颖 赵文琪 高新波
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 方向差分滤波器 主动学习 分类器 微钙化簇 特征提取
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 871-877
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2008.05.020

摘要

提出一种基于主动学习的微钙化簇区域检测新算法,利用方向差分滤波器组对微钙化区域进行增强和特征提取,同时抑制高亮血管和导管等复杂区域的干扰;利用基于Bootstrap的主动学习样本方法进行样本选择和分类器训练;采用训练后的分类器实现乳腺X-线图像中钙化簇区域检测.实验结果表明,相对于被动学习的分类器检测效果,新算法在保持检出率的同时使假阳性率降低了约4.7%,取得了较好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高新波	西安电子科技大学电子工程学院	176	3425	27.0	52.0
2	王颖	西安电子科技大学电子工程学院	14	80	5.0	8.0
3	张新生	西安电子科技大学电子工程学院	45	251	9.0	15.0
7	赵文琪	西安电子科技大学电子工程学院	1	5	1.0	1.0