【摘 要】
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文中介绍了多分辨率图像锥结构的生成方法,并对几种典型的构造方法做了比较;结合传统种子选择的原则,提出了一种使用BP人工神经网络用于实现低分辨率图像中肿块种子区域检测
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文中介绍了多分辨率图像锥结构的生成方法,并对几种典型的构造方法做了比较;结合传统种子选择的原则,提出了一种使用BP人工神经网络用于实现低分辨率图像中肿块种子区域检测的新方法;在实现由低至高的边缘细化的生长算法中,提出了一种新的权值判别规则,同时添加了标志锥,使得生长算法不再严格受限于肿块种子的面积和形状.用此检测方法对MAS数据库中27幅带有肿块的乳腺图像和20幅正常乳腺图像做了验证,检出率为85﹪,假阳性率为50﹪.为了减低这种方法的假阳性率,我们对检测到的33个可疑肿块区域提取了纹理特征,经训练好的神经网络分类器分类识别,在假阳性率为15﹪时,肿块的检出率为79﹪.实验结果证明这种方法对于辅助临床医生诊断乳腺病变是有效的.
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