【摘 要】
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摘要：本文研究了基于统计特征及灰度共生矩阵的乳腺X线图像的特征提取方法，以及基于神经网络的算法在乳腺肿瘤检查和分类中的作用。结果显示该方法对良性与恶性肿瘤分类的准确率超过了75％。实验表明神经网络方法在图像分类中是有效的。 关键词：模式分类；乳腺X线图像；神经网络 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009—3044(2007)02—10529—03
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摘要：本文研究了基于统计特征及灰度共生矩阵的乳腺X线图像的特征提取方法，以及基于神经网络的算法在乳腺肿瘤检查和分类中的作用。结果显示该方法对良性与恶性肿瘤分类的准确率超过了75％。实验表明神经网络方法在图像分类中是有效的。
关键词：模式分类；乳腺X线图像；神经网络
中图分类号：TP301
文献标识码：A
文章编号：1009—3044(2007)02—10529—03
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