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题名乳腺钼靶X线图像计算机辅助诊断系统模块分析
被引量：1
- 1
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作者
陈伟
李德春
胡军营
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机构
中国矿业大学机电与信息工程学院
徐州市中心医院放射科
徐州市励图科技公司
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出处
《医疗设备信息》
2006年第10期28-30,共3页
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文摘
乳腺疾病的发病率近年来不断增高,为增加诊断乳腺钼靶X线图像的正确率和减轻医生的诊断负担,计算机辅助诊断系统应运而生。本文首先分析了钼靶X线图像计算机辅助诊断技术;然后阐明了其系统的主要组成模块及模块所采用的主要技术;最后通过研究不同地区女性的乳腺组织的差异,展望了该技术研究在我国的发展前景。
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关键词
乳腺疾病
乳腺钼靶x线图像
计算机辅助诊断系统
模块
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Keywords
mammary diseases
mammograms
computer - aided diagnosis system
module
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分类号
TH774
[机械工程—仪器科学与技术]
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题名结合图像分割和多特征融合识别乳腺钼靶图像
被引量：1
- 2
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作者
章鸣嬛
肖勤
刘文坚
陈瑛
张璇
顾雅佳
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机构
上海杉达学院大数据分析与处理研究中心
复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科
澳门城市大学人文社会科学学院
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出处
《国际生物医学工程杂志》
CAS
2020年第3期220-225,共6页
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基金
国家重点研发计划(2016YFC1303003)
上海市一流本科建设引领计划(Z32008.19.001)。
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文摘
目的结合图像自动分割技术和机器学习方法对乳腺钼靶X线图像进行准确分类识别。方法以数字钼靶X线图像数据库(DDSM)中的BI-RADS4类的簇状分布多形性钙化钼靶图像为研究对象,自动切分图像的感兴趣区域(ROI)。对小波变换、Gabor滤波和灰度共生矩阵法所提取的特征参数进行融合,并基于灵敏度分析对融合后的特征参数进行筛选。使用基于集成学习的方法,对多项式核支持向量机(SVM)、随机森林和逻辑(logistic)回归分类器进行投票集成,构成用于乳腺钼靶X线图像自动分类的分类器。投票集成方法为软投票。结果提出的集成分类器可高效地识别与分类乳腺钼靶X线图像,其分类的灵敏度、特异度和准确率分别为99.1%、99.6%和99.3%。结论所提出的乳腺钼靶X线图像处理与分类识别方法能为医生的临床判断提供辅助检测的依据,并为细分BI-RADS4类图像提供技术基础。
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关键词
乳腺钼靶x线图像
图像自动分割
多特征融合
灵敏度分析
分类识别
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Keywords
Mammography images
Automatic image segmentation
Multiple features fusion
Sensitivity analysis
Classification and recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
R737.9
[医药卫生—肿瘤]
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题名乳腺X线图像肿块分割研究
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作者
郭淼
郭峰
李喜艳
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机构
郑州成功财经学院
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出处
《福建电脑》
2014年第2期5-6,37,共3页
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基金
基于人类视觉的图像完整性认证技术研究(132102210516)
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文摘
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤疾病。肿块是乳腺癌一个很重要的征象。首先描述乳腺癌的研究现状,接着介绍了乳腺X线图像库,然后从以下四类对乳腺钼靶X线图像中的肿块分割技术进行综述:基于阈值的分割技术、基于区域的分割技术、基于特定理论的分割技术和基于模型的分割技术,最后对乳腺X线图像中肿块分割的发展前景进行讨论。
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关键词
乳腺癌
肿块
乳腺钼靶x线图像
肿块分割
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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