欢迎访问行业研究报告数据库

行业分类

当前位置:首页 > 报告详细信息

找到报告 1 篇 当前为第 1 页 共 1

基于标记脉冲耦合神经网络的乳腺肿块分层检测方法
作者:韩振中;陈后金;李居朋;姚畅;程琳; 作者单位:北京交通大学电子信息工程学院;北京大学人民医院乳腺中心; 加工时间:2013-12-20 信息来源:电子与信息学报
关键词:乳腺X线图像;;乳腺癌早期诊断;;肿块检测;;标记脉冲耦合神经网络;;多同心层模型
摘 要:乳腺X线图像中的肿块检测是乳腺癌早期诊断的重要手段。该文提出了一种新的肿块检测方法。将脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)与标记符相结合设计了标记PCNN图像分层方法,继而利用多同心层(Multiple Concentric Layers,MCL)模型得到可疑区域。最后,借助肿块的形态学特征剔除假阳性区域得到最终的肿块。实验结果表明,该文方法在保证假阳性率(False Positive Rate,FPR)的同时,肿块真阳性率(True Positive Rate,TPR)达到92.08%。同时针对东方女性致密型乳腺案例中检测结果明显优于MCL...
内 容:原文可通过湖北省科技信息共享服务平台(http://www.hbstl.org.cn)获取
© 2016 武汉世讯达文化传播有限责任公司 版权所有
客服中心

QQ咨询


点击这里给我发消息 客服员


电话咨询


027-87841330


微信公众号




展开客服