计算机辅助乳腺肿瘤分类方法研究与实现

• 作者: 朱一峰 柳海艳 董艳莉
• 来源期刊: 佳木斯大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺肿瘤 图像分割 特征提取 分类
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 251-254
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|R737.9
• 字数: 2091字
• 语种: 中文

摘要

本文工作的目标是在清晰的医学影像基础上,借助计算机辅助诊断技术,有效地提高早期乳腺疾病诊断的准确率,减少由于医生的过度劳累而造成的误诊率.因此,本文设计实现了乳腺肿瘤分类平台,建立SVM分类模型,通过实验方法选取分类参数并对实验结果进行评估分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱一峰	朝阳师范高等专科学校教务处	16	24	3.0	4.0
2	董艳莉	朝阳师范高等专科学校教务处	1	1	1.0	1.0