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乳腺X光片文献资料
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采用多尺度多级组合分类器快速定位乳腺X片中的感兴趣区域
乳腺癌是妇女常见恶性肿瘤之一,早期诊断和治疗是降低乳腺癌患者死亡率的关键. 微钙化是乳腺癌早期的一个重要标志,因此快速准确地找出乳腺X光片中含有微钙化簇的感兴趣区域(ROI)是成功诊断的第一步.乳腺X光片中含有大量无病变区域和少量微钙化区域,形成了一种典型的不对称分类问题.本研究结合大量无病变区域的信息训练多级组合分类器,并借助多尺度方法加快筛选速度,以定位ROI.在真实的数字化X线乳腺照片上的实验表明,该方法在无漏检的情况下,可以排除92.64%的正常区域,而且基于Matlab处理,对于每幅图片的平均处理时间仅为7 s.
关键词： 乳腺X光片 微钙化簇 感兴趣区域(ROI) 多级组合分类器 -
基于神经网络的乳腺X光片中肿块检测法
针对乳腺X光片中肿块与背景的对比度较低，边界不清晰等问题，提出了利用小波变换与直方图均衡化结合的方法来增强图像，使肿块部分更加突出.再对每个像素点进行特征提取，依据神经网络可以通过训练来进行分类的特点，利用 BP 神经网络，将每个点分类为肿块区域像素点和非肿块区域像素点，从而实现肿块部分的检测.经过MIAS资料库中的30幅乳腺X光片的测试，其有效性达到80.6%，且方法简单易行.
