基于神经网络和SVM的微钙化簇分类方法

钟明霞

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乳腺X光片中的微钙化簇检测和分类是乳腺癌诊断过程中非常重要的步骤.文章提出了一种用于数字化乳腺X光片中微钙化簇的良恶性判断的计算机自动检测方法.检测通过三个步骤实现:团簇检测、特征提取、分类.在分类阶段,使用基于规则的系统对原始的特征集增强,利用人工神经网络和支持向量机分类技术,分类结果使用ROC曲线来评价.试验结果表明,SVM算法的分类性能高于神经网络分类方法,其中增强后的特征集只对神经网络分类方法起作用.

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来源
《计算机时代》 |2008年第5期|41-43|共3页
作者
钟明霞;
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作者单位

浙江商业职业技术学院;

浙江;

杭州;

310053;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
支持向量机(SVM); 微钙化簇分类; 人工神经网络(ANN); 受试者工作特征(ROC);

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