基于边缘检测的多类别医学图像分类方法

发布时间：2017-10-09 02:19

  本文关键词：基于边缘检测的多类别医学图像分类方法

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【摘要】：针对乳腺X光医学图像多类分类精度普遍较低的问题,提出了一种基于边缘检测的医学图像多类分类新方法。首先对乳腺X光医学图像进行预处理包括图像去噪和图像增强,再通过边缘检测方法,获取乳腺X光医学图像中的肿块区域,对检测到的肿块区域使用灰度共生矩阵提取特征,对于提取到的特征,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)的方法进行分类;对于检测不到肿块区域的乳腺X光医学图像可直接分类为无乳腺癌(即正常)类。实验结果表明,与传统的支持向量机多类分类算法相比,基于边缘检测的医学图像多类分类新方法在乳腺X光医学图像上具有更高的分类精度。
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 多类分类 边缘检测 灰度共生矩阵 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(61163036,61263036)资助项目
【分类号】：TP391.41;R737.9;R730.44
【正文快照】： 乳腺癌是一种女性常见肿瘤疾病之一,严重危害女性的身心健康,发病率居女性恶性肿瘤之首,并且每年以3%的速率递增[1],临床发现I期乳腺癌的5年存活率可达90%。乳腺癌诊断方法中影像学诊断是最适合适龄女性的乳腺癌诊断方法[2]。由于信息技术日新月异,使用医学图像来辅助医生进行

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本文编号：997617