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乳腺X线图像肿块分割 被引量：8
1
作者 欧阳成 丁辉 王广志 《北京生物医学工程》 2007年第3期237-240,M0002,共5页
乳腺肿块分割是乳腺癌计算机辅助诊断(CAD)检测和识别系统中关键的一步。由于乳腺肿块与背景相互交叠、边界不清晰、乳房密度不均匀,使得其分割比较困难。本文基于区域增长算法,研究了利用乳腺肿块自身特征得到最优分割阈值的方法,从而... 乳腺肿块分割是乳腺癌计算机辅助诊断(CAD)检测和识别系统中关键的一步。由于乳腺肿块与背景相互交叠、边界不清晰、乳房密度不均匀,使得其分割比较困难。本文基于区域增长算法,研究了利用乳腺肿块自身特征得到最优分割阈值的方法,从而提出一种对乳腺X线图像肿块快速、有效的分割方法。实验结果表明该方法在保证肿块针状化特征情况下,拥有较好的分割效果。 展开更多
关键词 乳腺x光图像 乳腺肿块 图像分割 计算机辅助诊断 区域增长 针状化特征
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图像处理和特征分析在评估乳腺癌近期发病风险中的应用（英文） 被引量：2
2
作者 郑斌 《光学仪器》 2016年第3期189-199,共11页
图像处理和特征分析在乳腺癌早期诊断中发挥着重要作用。为了将一个基于左右乳腺X光片图像密度特征不对称性的图像特征分析方法应用于乳腺癌近期发病风险的预测,训练开发了一个以多图像特征相融合的人工智能分辨模型来预测每个妇女在近... 图像处理和特征分析在乳腺癌早期诊断中发挥着重要作用。为了将一个基于左右乳腺X光片图像密度特征不对称性的图像特征分析方法应用于乳腺癌近期发病风险的预测,训练开发了一个以多图像特征相融合的人工智能分辨模型来预测每个妇女在近期(比如,在最近一次的良性检测以后2年之内)由医学影像检测出来的早期癌症的风险程度。介绍这一个新癌症风险预测模型的基本原理,演示一个新型的人机交互式的计算机辅助图像特征分析和计算的工作平台。初步实验证明,应用这一个基于医学图像特征定量分析的模型能够取得比采用现行其他已知的乳腺癌风险因子有着显著提高的对于近期乳腺癌发病风险的预测精度,这将为建立更有效的个性化乳腺癌普查提供依据和帮助。 展开更多
关键词 医学图像处理 医学图像标志物 乳腺x光图像特征的定量分析 近期乳腺癌风险评估 计算机辅助检测
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基于判别式受限玻尔兹曼机的医学图像分类法 被引量：12
3
作者 陈娜 蒋芸 +3 位作者 邹丽 沈建 胡学伟 李志磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期315-319,共5页
随着计算机技术的发展,越来越多的医学图像分析技术应运而生。利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一,该方法首先从医学图像中提取统计特征,在此基础上进一步挖掘,这种方法对所提取的特征有很强的依赖性而且受到经验等... 随着计算机技术的发展,越来越多的医学图像分析技术应运而生。利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一,该方法首先从医学图像中提取统计特征,在此基础上进一步挖掘,这种方法对所提取的特征有很强的依赖性而且受到经验等主观因素的影响。针对乳腺X光图像,采用一种可以从图像中自动学习特征并利用学习到的特征对图像进行分类的医学图像分析新方法——判别式受限玻尔兹曼机(Discriminative Restricted Boltzmann Machine,DRBM)。DRBM是一种无向判别模型,它可以自动地从图像中学习特征。在乳腺X光图像标准数据集上的实验结果表明,DRBM对医学图像的分类准确率明显高于其它基于统计特征提取的医学图像分类方法。 展开更多
关键词 数据挖掘 判别式受限玻尔兹曼机 特征学习 乳腺x光图像 无向判别模型
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基于小波神经网络的医学图像分类方法 被引量：11
4
作者 周涛 蒋芸 +3 位作者 王勇 张国荣 王明芳 明利特 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2857-2860,共4页
为了提高乳腺癌早期诊断的准确率,将小波理论与神经网络理论相结合提出改进的小波神经网络算法。将经过预处理的医学图像提取特征值,然后利用基于改进的小波神经网络算法的分类器对医学图像进行分类。通过实验表明此分类器具有较高的分... 为了提高乳腺癌早期诊断的准确率,将小波理论与神经网络理论相结合提出改进的小波神经网络算法。将经过预处理的医学图像提取特征值,然后利用基于改进的小波神经网络算法的分类器对医学图像进行分类。通过实验表明此分类器具有较高的分类精度,是有效和可行的;与单独使用后向传播神经网络算法相比分类效果也得到了改善。 展开更多
关键词 乳腺x光图像 小波变换 脊波变换 神经网络
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基于粗糙神经网络的医学图像分类新方法 被引量：6
5
作者 蒋芸 李战怀 +1 位作者 王勇 张龙波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期151-153,共3页
由于乳腺X光图像的复杂性,直接从图像中看出肿瘤及其良、恶性质是比较困难的,因此建立高效的肿瘤自动诊断系统是非常必要的。文章将粗糙集理论中基于信息增益的约简方法和神经网络相结合,提出了粗糙神经网络算法RNN,将其应用于乳腺X光... 由于乳腺X光图像的复杂性,直接从图像中看出肿瘤及其良、恶性质是比较困难的,因此建立高效的肿瘤自动诊断系统是非常必要的。文章将粗糙集理论中基于信息增益的约简方法和神经网络相结合,提出了粗糙神经网络算法RNN,将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,该方法的分类精确度可达到92.37%比单独使用神经网络方法的分类精确度(81.25%)要高,同时所花费的时间也明显减少。 展开更多
关键词 粗糙神经网络 粗糙集理论 乳腺x光图像
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基于超球体多类支持向量数据描述的医学图像分类新方法 被引量：4
6
作者 谢国城 蒋芸 陈娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3300-3304,共5页
针对乳腺x光医学图像多分类问题中训练速度比较慢的问题，提出超球体多分类支持向量数据描述（HSMC—SVDD）分类算法，即把超球体单分类支持向量数据描述直接扩展到超球体多分类支持向量数据描述。通过对乳腺x光图像提取灰度共生矩阵特... 针对乳腺x光医学图像多分类问题中训练速度比较慢的问题，提出超球体多分类支持向量数据描述（HSMC—SVDD）分类算法，即把超球体单分类支持向量数据描述直接扩展到超球体多分类支持向量数据描述。通过对乳腺x光图像提取灰度共生矩阵特征；然后用核主成分分析（KPCA）对数据进行降维；最后用超球体多分类支持向量数据描述分类器进行分类。由于每一类样本只参与构造一个超球体的训练，因此训练速度明显提高。实验结果表明，这种超球体多分类支持向量数据描述分类器的平均训练时间为21．369S，训练时间比Wei等（WEILY，YANGYY．NISHIKAWARM．el al．Astudyonseveralmachine．1earningmethodsforclassificationofmalignantandbenignclusteredmicro—calcifications．IEEETransactionsonMedicalImaging，2005，24（3）：371—380）提出的组合分类器（平均训练时间40．2S）减少了10～20S，分类精度最高达76．6929％，适合解决类别数较多的分类问题。 展开更多
关键词 乳腺x光图像 多类支持向量数据描述 灰度共生矩阵 核主成分分析
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基于改进的SVM分类器的医学图像分类新方法 被引量：6
7
作者 蒋芸 李战怀 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期53-55,共3页
支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势。将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,ISVM的分类... 支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势。将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,ISVM的分类精确度可达到96.56%,比SVM的分类精确度(92.94%)要高3.42%,同时错误分辨率也平均接近100%。 展开更多
关键词 改进的支持向量机方法 粗糙集 乳腺x光图像
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基于增强关联规则的医学图像分类新方法 被引量：1
8
作者 蒋芸 李战怀 +1 位作者 王勇 张龙波 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期401-404,共4页
由于乳腺X光图像的复杂性,直接从图像中看出肿瘤及其良、恶性质是很困难的,因此建立高效的肿瘤自动诊断系统非常必要。文中将关联规则分类器和粗糙集理论相结合构造了增强关联规则分类器(EAC),应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,EAC... 由于乳腺X光图像的复杂性,直接从图像中看出肿瘤及其良、恶性质是很困难的,因此建立高效的肿瘤自动诊断系统非常必要。文中将关联规则分类器和粗糙集理论相结合构造了增强关联规则分类器(EAC),应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,EAC的分类精确度可达到77.48%,比单独使用关联规则的分类精确度(69.11%)要高近10%,同时规则数也明显减少。 展开更多
关键词 增强关联规则分类器 粗糙集理论 乳腺x光图像
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