【摘 要】
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针对乳腺癌早期X摄片人为难以甄别的问题,提出了一种新的基于失衡数据挖掘的检测方法,为计算机辅助乳腺癌早期诊断提供一套有效的解决方案.首先,提出了基于聚类簇边界采样（CBS
【机 构】
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哈尔滨理工大学软件学院,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61103149）、中国博士后科学基金（2011M500682）、黑龙江省自然科学基金（QC2013C060）、哈尔滨市青年科技创新人才专项（2012RFQXG093）资助项目
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针对乳腺癌早期X摄片人为难以甄别的问题,提出了一种新的基于失衡数据挖掘的检测方法,为计算机辅助乳腺癌早期诊断提供一套有效的解决方案.首先,提出了基于聚类簇边界采样（CBS）的方法对数据集进行重采样,通过聚类密度阈值和边界密度阈值来更加科学、准确地确定聚类边界指导重采样.其次,引入集成学习思想有效调节数据失衡对SVM分类算法产生的影响.通过在佛罗里达大学的乳腺X摄片图像数据库中进行的对比实验表明该方法与传统方法比较,采用CBS前后的AUC值从0.577提升到0.717,再引入集成学习方法,AUC值提升到0.
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