【摘 要】
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乳腺癌是妇女最常见的恶性肿瘤之一，面向乳腺钼靶X线图像的计算机辅助肿块检测技术可以帮助影像科医师早期发现乳腺病变．针对于单侧的乳腺肿块检测中准确率有待提升的问题，提出
【机 构】
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东北大学中荷生物医学与信息工程学院,教育部医学影像计算重点实验室,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402089,61472069,61100022);中央高校基本科研业务费专项资金(N141904001)
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乳腺癌是妇女最常见的恶性肿瘤之一，面向乳腺钼靶X线图像的计算机辅助肿块检测技术可以帮助影像科医师早期发现乳腺病变．针对于单侧的乳腺肿块检测中准确率有待提升的问题，提出双侧特征融合的乳腺肿块检测算法．首先，进行图像预处理，并利用相干点漂移完成乳腺轮廓配准；然后，利用配准得到的变换矩阵获得双侧乳腺感兴趣区域。再在其中提取左右侧乳腺的单侧特征向量和双侧对比特征向量，从而建立融合的特征模型，并采用遗传选择算法对特征向量进行特征选择；最后利用极限学习机基于选择后的特征进行乳腺肿块检测．实验结果表明，与传统的基于单侧
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