【摘 要】
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钙化信息是乳腺癌早期诊断的一个重要依据,针对钙化点检测检出率较低和假阳性较高的问题,提出一种基于多尺度空间滤波和l1范数最近邻分类的乳腺图像微钙化点检测算法。首先利
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071199);河北省自然科学基金(F2008000891,2010001297);中国博士后自然科学基金(20080440124);第二批中国博士后基金特别资助(200902356)
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钙化信息是乳腺癌早期诊断的一个重要依据,针对钙化点检测检出率较低和假阳性较高的问题,提出一种基于多尺度空间滤波和l1范数最近邻分类的乳腺图像微钙化点检测算法。首先利用多尺度空间滤波方法得到原图像的多尺度显著特征图,然后通过基于人眼视觉特性的钙化点分割方法得到粗检测钙化点的二值图像,并送入l1范数最近邻分类器去除假阳性点。仿真实验结果表明,本文的钙化点粗检测算法可较好的检测出可疑钙化点,对于对比度较低的钙化图像也可得到较好的检测结果,同时后续的分类器判决效果良好,使钙化点检测结果具有较高检出率的同时具有较低的假阳性率。
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