基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统
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TP391.4

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Support vector machines based computer-aided diagnosis system of breast tumor with ultrasound images
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    摘要:

    支持向量机与其他16种常见分类器相比具有优异的分类性能.本文提出一个基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统.该系统提取了乳腺肿瘤图像归一化自相关系数、均方根系数、紧凑度等共26个纹理和几何特征.这些特征不但反映乳腺良性肿瘤和恶性肿瘤本质的区别,还考虑到医学超声图像为相干图像的特点.实验结果表明,该系统诊断精确度为93.03%,敏感性为94.30%,特殊性为91.59%,错误正比率92.80%,错误负比率为93.33%,接受特性曲线面积AUC为0.9669,性能优于较有影响的文献[1]提出的方案.

    Abstract:

    A computer-aided diagnosis system of breast tumor with ultrasound images based on is proposed. Based on the criterions used by physicians, total twenty-six features about textures and geometric feature including autocorrelation coefficients, mean square deviation coefficients, and compact ratios are extracted. These features reflect the essential differences between malignant breast tumors and benign tumors,and concern about the characters of ultrasound images as the coherent images. Experiment results show that the classification accuracy is 93.03%, sensitivity is 94.30%, specificity is 91.59%, the positive predictive value is 92.80% ,negative predictive value is 93.33% ,the areas under the ROC curve is 0. 9669.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李晓峰,沈毅.基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统[J].光电子激光,2008,(1):115~119

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  • 收稿日期:2007-05-31
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