基于SVM的乳腺腫塊分層檢測(cè)算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于SVM的乳腺腫塊分層檢測(cè)算法研究姓名：王穎申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師：高新波20060101AbstractAbstractBreastcancerisoneofthemostcommonmalignantdiseasestheearlydiagnosistreatmentcansignificantlyincreasethechanceofsurvivalfpatients.Mamm

2、ographyisthefirstchoicetodiagnosebreastcancer.Howeverfeaturesofearlybreastcancerinmammogramsareunconspicuoussoeventheseasoneddoctcannoteasilydiscoverallofthepossiblediseaseintime.Withtherapidprogressofphysiccomputertechn

3、ologydetectionofmassescalcificationsonmammogramshasbeenahotresearchfieldinearlydetectionofbreastcancer.Agoodcomputeraideddetection(CAD)systemwhichcaneffectivelyavoiderrmissindiagnosisduetotheeyestrainnegligenceofhumancou

4、ldhelpdoctsrecognizemicrodiseasebetterinmedicalimages.Massesarethemajindicationsofbreastcanceronmammograms.Fthispurposethispaperpresentsaseriesofnewmethodstodetectmassesautomatically.Basedonthemphologicalanalysisanewimag

5、eenhancementmethodisproposedwhichcaneffectivelysuppressthebackgroundenhancethefeaturesofmassesonmammogramssimultaneously.Thentheplumpseedregionscanbeextractedfromtheimagesusingfeaturessuchasgraycontrastintheenhancedigina

6、limages.Anovelmethodinspiredbyvaguesetisintroducedtoextendthefuzzyregiongrowingtoavagueversionwhichgaurantteesthecompletenessaswellasstabilityofregiongrowing.Sincesomemasseshavelowdensitythedetectionononegrayscalecannotr

7、eachthem.Soahierarchicaldetectedmethodisdevelopedwhichcandetecttheunconspicuousmasseseffectively.OwingtoagreatdealoffalsepositiveslieinROItheSVMclassifierisdesignedtodistinguishmassesfromnomalareaswithgooddetectedresult.

8、Toimprovetheturepositivewhilereducefalsepositivetherelevancefeedbackisintroducedtofilteroutthenumberoffalsepositives.Theexperimentalresultsshowthattheproposeddetectionalgithmscanobtaingooddetectionresult.Itisbelievedthat

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