徐晓燕
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：上海大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于多分辨率图像锥结构的乳腺肿块自动识别和描绘方法被引量：3
- 2003年
- 在乳腺图像中,肿块大多被埋没在复杂的、高密度的腺体背景中难以检出和识别。针对这一问题,提出了一种基于多分辨率图像锥结构的乳腺肿块自动识别方法,在低分辨率图像上检测肿块种子区域,在高分辨率图像上实现肿块的边缘细化和描绘。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;结合传统种子识别的原则,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描绘细化的生长算法中,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。用该文提出的方法对MIAS数据库中54幅带有肿块的乳腺图像做了验证,识别率为89%,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。
- 徐晓燕严壮志童頫
- 关键词：多分辨率人工神经网络自动识别
- 基于多分辨率图像锥结构的乳腺肿块自动检测方法
- 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...
- 徐晓燕
- 关键词：多分辨率人工神经网络
- 文献传递
- 基于金字塔结构的乳腺肿块自动检测方法被引量：5
- 2002年
- 在乳腺图像中,肿块大多被埋没在复杂的、高密度的腺体背景中难以检测。针对这一问题,提出了一种基于金字塔结构的乳腺肿块自动检测方法。文中对几种典型的金字塔结构的构造方法做了比较;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;提出了一种新的权值差别规则,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。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。
- 徐晓燕蔡畅陈志宏
- 关键词：乳腺肿块金字塔结构人工神经网络自动识别
