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一种基于二叉树决策分类的乳腺肿块自动检测方法: 2012年; 乳腺癌是严重威胁女性健康的重要疾病,乳腺癌计算机辅助诊断能够提高乳腺普查的效率和精度。乳腺肿块的自动检测是实现乳腺癌计算机辅助诊断的重要一步。由于肿块和背景之间的对比度低,肿块大小、位置、灰度不确定等,肿块的准确检测非常困难。预处理、疑似区域分割、特征提取以及分类器设计是乳腺肿块分割的关键。本文对经过增强的乳腺X光图像采用一种自适应阈值方法分割出疑似区域,提取疑似区域表征乳腺肿块的面积、紧凑度、圆形度、灰度方差、灰度均值以及偏离度六种特征,最后利用二叉决策树把疑似区域分为两类:肿块和正常乳腺组织。利用50幅图像测试系统的性能,肿块的检测率(TP)为86.18%,且每幅图像的平均误检(FP)为1.18个。实验结果证明了本文提出方法的有效性。; 黄琳琳胡健; 关键词：计算机辅助诊断乳腺肿块二叉决策树

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教育部留学回国人员科研启动基金(2007024)