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乳腺影像数据库及其纹理特征的机器学习分类

王志刚  翟天野  张正国  
【摘要】:妇女乳腺肿瘤近几年增加很快,由于目前没有有效的预防措施,疾病的治疗和生存率的提高取决于早期诊断。乳腺X线影像筛查的普遍实行有助于早发现,但巨大的工作量会影响医生读片的准确率。虽然双医生读片验证可提高准确率,但成本太高。本文建立了一个含有异常信息直观标注的网络数据库,实习医生可以浏览本数据库以学习和提高读片水平。计算机作为双医生读片结果验证的一员应用较广,因此本文分析了基于纹理特征的乳腺X线影像分类的机器学习方法。首先对乳腺图像的纹理特征的医学意义进行了分析,并基于R语言实现了纹理特征提取,然后实现了一种基于特征间相关系数和样本间距离的特征选择方法,最后对两种机器学习分类算法,支持向量机和分类回归树,应用于基于纹理特征的乳腺图像分类性能进行了评估。

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