10.3778/j.issn.1002-8331.1307-0129
基于Kmean和ELM的乳腺肿块检测方法
肿块是乳腺癌在X线图像上的一个主要表现。提出了一种肿块自动检测算法。该方法包括四个步骤:在图像预处理阶段,去除背景、标记、胸肌和噪声,图像分割和图像增强;利用Kmean方法找到感兴趣区域(ROI);提取能够表征肿块的特征;利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类器去除假阳性,将图像中的肿块和非肿块分离开来。通过对MIAS数据库中乳腺X线图像的测试实验,得到的检测肿块的准确率为93.5%。
乳腺肿块检测、Kmean、特征提取、极限学习机(ELM)
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金No.61002030。
2015-07-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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