基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为把数字乳腺机输出的原始图像分类为背景区域和乳腺区域2部分,以提高医生阅片质量与效率或输出到计算机辅助诊断(CAD)系统以便做进一步处理,提出了一种数字乳腺影像边缘轮廓识别的分类模板构造算法.该算法首先在低分辨率下采用最优阈值及形态学方法对数字乳腺进行初始分割,并使用面积分类器识别出最大面积目标(乳腺区域),然后在高分辨率下采用Dijkstra最小代价搜索算法准确获取乳腺区域封闭轮廓,最后构造分类模板.通过实验表明,该算法是一种快速、准确、稳健的数字影像边缘轮廓识别算法.
推荐文章
基于边缘邻域的乳腺肿块特征提取算法
乳腺肿块
特征提取
边缘邻域
基于小波和轮廓提取的色谱基线算法研究
色谱
基线提取
小波技术
轮廓提取
序列B超图像的快速轮廓提取
序列图像
轮廓模板
轮廓提取
模糊遗传人工神经网络算法提取乳腺微钙化点的效果
遗传算法
人工神经网络
微钙化点
模糊数学
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 乳腺轮廓提取分类模板构造算法研究
来源期刊 西华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 乳腺癌 乳腺轮廓提取 面积分类器 Dijkstra算法
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 计算机软件理论、技术与应用
研究方向 页码范围 6-9
页数 分类号 TP751.1
字数 3056字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-159X.2012.05.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈红红 西华大学数学与计算机学院 13 26 3.0 5.0
2 王影 西华大学数学与计算机学院 5 18 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (41)
共引文献  (131)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1959(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2002(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
乳腺癌
乳腺轮廓提取
面积分类器
Dijkstra算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-159X
51-1686/N
大16开
四川省成都市金牛区
1982
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
6
总被引数(次)
16135
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导