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SVM分类器文献资料
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用于乳腺癌诊断的超声弹性图像特征选择与分类实验
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤，而怎样利用超声弹性图像定量地诊断乳腺癌还是尚未解决的问题。该文根据乳腺肿块图像弹性信息，提取5个弹性特征来描述肿瘤的弹性属性；提取肿块的4个灰度共生矩阵特征来描述乳腺肿块的纹理特征。为进一步研究应用SVM分类器，对这些特征进行训练而完成分类，并且运用一致性、分类精度、ROC曲线及曲线下面积AUC对分类结果进行评估。利用超声弹性成像设备从实际病人采集数据，共采集了142例患者195个病灶的图像数据。实验结果表明，提取出的弹性特征分类性能良好，而支持向量机比较适合乳腺图像分类，分类精度比较高，有比较好的诊断价值。同时也发现，提取的灰度共生矩阵特征诊断价值比较低，参考意义较少。
