乳腺肿块多级分形特征提取方法研究

Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi(2013)

引用 0|浏览11
暂无评分
摘要
乳腺肿块是女性的常发病,严重影响着女性健康。准确检测及定位乳腺图像中的肿块将大大提高乳腺疾病诊断的准确率。研究表明,肿块的组织结构、表面粗糙度等构成了肿块图像的纹理特征,是判别肿块的重要依据。本文提出了一种乳腺肿块多级分形特征提取方法,通过对可疑病变区域建立分形特征向量,实现了乳腺图像中腺体和肿块部分的特征提取及分析。结合支持向量机(SVM)分类方法,得出最终的诊断结果。对110幅乳腺图像进行分形特征向量提取和分类,肿块准确率达到90%。实验结果表明,本文提出的多级分形特征提取及判别方法能够有效提高乳腺肿块诊断的准确率,对乳腺肿块的早期诊断具有良好的效果。
更多
查看译文
关键词
fractal dimension,breast computer-aided diagnosis,support vector machine(svm),multi-level fractal features
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要