基于支持向量机的乳腺钙化点检测算法

• 作者: 刘云鹏 马慧彬
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 微钙化点 小波 Top-hat SVM
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 284-286
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.12.117

摘要

针对乳腺X线图像微钙化点检测假阳性高的问题,提出一种微钙化点检测算法.算法首先以小波与Top-hat算子相结合的方法进行钙化点粗检测,然后以支持向量机(SVM:Support Vector Machine)为工具对粗检测结果进行真钙化点与假钙化点分类.对开放乳腺图像数据库MIAS的仿真实验表明,算法的检出率超过98%,错检率不足4%,达到理想的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧彬	佳木斯大学信息电子技术学院	41	77	5.0	7.0
2	刘云鹏	佳木斯大学信息电子技术学院	9	5	2.0	2.0