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1、華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文基于乳腺X線攝片的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法研究姓名:姜孌申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:博士專(zhuān)業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師:宋恩民20090527II華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文塊方法和基于多幅乳腺X線攝片的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法。經(jīng)過(guò)對(duì)基于單幅乳腺X線攝片的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法和基于多幅乳腺X線攝片的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法整體性能的評(píng)估和比較分析,顯示了基于多幅乳腺X線攝片的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法在提高基于單幅乳腺X線攝片的計(jì)算機(jī)輔助
2、檢測(cè)腫塊方法靈敏度的同時(shí)降低了假陽(yáng)性率,提高了基于單幅乳腺X線攝片的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法的性能。最后,通過(guò)基于最大熵原則和活動(dòng)輪廓模型的可疑腫塊病灶分割、60個(gè)可疑腫塊病灶相關(guān)的特征提取、基于遺傳算法的特征優(yōu)化選擇、基于粒子群優(yōu)化算法的特征權(quán)重學(xué)習(xí)、基于加權(quán)特征向量間歐氏距離的相似性度量準(zhǔn)則和基于K近鄰分類(lèi)的決策值計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了基于內(nèi)容圖像檢索的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法?;诳梢赡[塊病灶的分割結(jié)果,將參考病例數(shù)據(jù)庫(kù)包含的全部感興趣區(qū)域進(jìn)行
3、劃分,分別對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集合包含的可疑病灶相關(guān)的特征向量集合進(jìn)行了優(yōu)化選擇和權(quán)重學(xué)習(xí),并通過(guò)基于特征向量間的加權(quán)歐氏距離的相似性度量準(zhǔn)則與基于圖像像素值分布的Pearson相關(guān)性的有效結(jié)合,調(diào)節(jié)了可疑腫塊病灶分割質(zhì)量對(duì)感興趣區(qū)域間相似性度量的影響,改進(jìn)了基于內(nèi)容圖像檢索的交互式計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法的性能,得到了放射科醫(yī)師容易接受且有信心的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)對(duì)基于單幅乳腺X線攝片計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)腫塊方法、基于多幅乳腺X線攝片計(jì)算機(jī)輔助檢
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