同时检测多种病变的计算机辅助检测方法
提出了一种能够同时检测医学图象中多种类型病变的计算机辅助检测方法。该方法以系统化的方式生成图象中感兴趣区域的多分辨率直方图特征，并基于所生成的特征利用支持向量机将感兴趣区域分为正常和异常两类。由于多分辨率直方图特征的表示能力和支持向量机的推广能力，该方法可以在保证检测性能的条件下实现同时检测多种类型病变.针对X光乳腺图象，本文对该方法进行了设计、验证和分析。实验结果的自由响应接收器工作特性(FROC)分析表明，该方法在平均每幅图象假阳性病变数量为1.1左右时可达到约88％的敏感性，超过了以前提出的单一类型病变检测方法的平均性能。而且由于能够同时检测多种类型的病变，该方法可以大大简化检测过程，提高检测效率.
计算机辅助检测 多分辨率直方图 支持向量机 医学图象 病变检测
刘欣悦 黄廉卿
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 1300331 中国科学院研究生院，北京 100039 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 1300331
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261-264
2006-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）