【摘 要】
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乳腺X线图像中肿块的检测对医生诊断乳腺癌有很好的辅助作用,可极大降低漏诊率和误诊率。目前已提出的支持向量机肿块检测方法可获得较高的准确率,但检测速度慢、效率低,不适于临床应用。为解决上述问题,提出自核相关向量机的肿块检测方法,可在训练时能自动学习核参数,并且使用了更加稀疏的模型,可极大提高肿块检测效率。上述方法在Mini-MIAS(Mammographic Image Analysis Socie
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乳腺X线图像中肿块的检测对医生诊断乳腺癌有很好的辅助作用,可极大降低漏诊率和误诊率。目前已提出的支持向量机肿块检测方法可获得较高的准确率,但检测速度慢、效率低,不适于临床应用。为解决上述问题,提出自核相关向量机的肿块检测方法,可在训练时能自动学习核参数,并且使用了更加稀疏的模型,可极大提高肿块检测效率。上述方法在Mini-MIAS(Mammographic Image Analysis Society)乳腺图像库和北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像集上进行验证,实验结果表明相比支持向量机的肿块检测方法
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