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《基于区域生长的良性和恶性乳腺肿瘤的分类》
摘要
良性肿瘤被认为是导致女性死亡的常见起因之一,对良性肿瘤的早期检测能够提高患者的生存率,因此创造一个能够检测乳腺的可疑组织的系统是非常重要的。本文提出两种自动检测良性和恶性肿瘤的方法,第一种方法中,使用自动的区域生长法进行图形分割,区域生长法的门限值是通过ANN得到的。第二种方法中,采用细胞神经网络(CNN)进行图像分割,CNN的参数是通过遗传算法(GA)得到的。像素,文本和形态特征从分割的乳腺中提取出来,GA算法选取其中的合适的特征。下一阶段,采用ANN对乳腺肿瘤进行分类,为了评价本文所提不同分类器(例如随机森林,贝叶斯,SVM,KNN)的分类性能,在MIAS和DDSM数据库中进行了测试,分别得到敏感性,特异性,整体进度为96.87,95.94,96.47。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/20150705-yilushangyouni-Jacksu/p/4731846.html