【摘 要】
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超声图像检测是当前乳腺癌诊断的主要辅助手段之一.为实现超声乳腺肿瘤的计算机自动辅助诊断,提出一种基于支持向量机（SVM）目标检测与水平集图像分割相结合的全自动肿瘤提取算
【机 构】
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中国科学院电子学研究所航空微波遥感系统部,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划(2008AA121805-1)
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超声图像检测是当前乳腺癌诊断的主要辅助手段之一.为实现超声乳腺肿瘤的计算机自动辅助诊断,提出一种基于支持向量机（SVM）目标检测与水平集图像分割相结合的全自动肿瘤提取算法.首先提取超声图像训练集的分块特征来训练SVM分类器,对测试集图像进行检测得到可疑病灶区域;然后提取可疑区域边缘作为水平集的初始轮廓,使用加入Bhattacharyya距离项的Chan-Vese主动轮廓改进模型进行可疑病灶区域的轮廓演化,得到准确的轮廓;最后综合面积、位置、灰度、纹理等因素设计区域评价筛选准则,去除可疑病灶中的干扰区域,得
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