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赵文琪

作品数：2 被引量：3H指数：1
供职机构：西安电子科技大学电子工程学院更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇独立分量分析
  • 1篇多分辨
  • 1篇多分辨分析
  • 1篇乳腺
  • 1篇乳腺图像
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像
  • 1篇微钙化
  • 1篇微钙化点检测
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机辅助检...
  • 1篇分类器
  • 1篇钙化
  • 1篇钙化点

机构

  • 2篇西安电子科技...

作者

  • 2篇赵文琪
  • 1篇高新波
  • 1篇王颖
  • 1篇张新生

传媒

  • 1篇西安电子科技...

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
乳腺图像微钙化簇主动学习检测新方法被引量：2
2008年
提出一种基于主动学习的微钙化簇区域检测新算法,利用方向差分滤波器组对微钙化区域进行增强和特征提取,同时抑制高亮血管和导管等复杂区域的干扰;利用基于Bootstrap的主动学习样本方法进行样本选择和分类器训练;采用训练后的分类器实现乳腺X-线图像中钙化簇区域检测.实验结果表明,相对于被动学习的分类器检测效果,新算法在保持检出率的同时使假阳性率降低了约4.7%,取得了较好的检测效果.
张新生高新波王颖赵文琪
关键词：分类器特征提取
基于多分辨分析与主动学习的微钙化点簇检测
乳腺癌是一种常见高发的恶性肿瘤,防治的关键在于早期的诊断和治疗。目前,乳腺钼靶X线摄影是诊断乳腺癌的首选方法,簇化的钙化点是乳腺恶性肿瘤在X线图像上的主要表现之一。由于钙化点非常小而且形态各异,即使在分辨率很高的X线图像...
赵文琪
关键词：计算机辅助检测微钙化点检测多分辨分析独立分量分析
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