【摘 要】
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乳腺微钙化簇是早期乳腺癌的重要征象，计算机辅助的微钙化簇检测是医学影像领域的难题。为了提高检测系统的准确率，往往需要大量病灶标记，除了搜集样本本身的难度外，还需花费专家
【机 构】
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西北大学信息技术学院,香港城市大学电脑科学系,西北大学数学系
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究计划基金(07JK381);中国博士后科学基金(20070421126)资助
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乳腺微钙化簇是早期乳腺癌的重要征象，计算机辅助的微钙化簇检测是医学影像领域的难题。为了提高检测系统的准确率，往往需要大量病灶标记，除了搜集样本本身的难度外，还需花费专家的大量时间。目前的研究工作很少涉及这个问题的解决方法。首次将基于主动学习的支持向量机技术应用到该领域，针对钙化簇感兴趣区域的特点，提出了选择训练集合的样本应该满足的基本条件。标准数据库上的实验证明，提出的方法能够大量地减轻样本标记的工作，并使乳腺癌微钙化簇捡测系统的分类性能基本不变。
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