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代价敏感特征选择和半监督学习相结合的乳腺癌辅助诊断
被引量：
3
1
作者
丁孝年
陈松灿
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期319-325,共7页
乳腺癌在X光图像下的主要表现是肿块和微钙化点.传统的诊断方法一般假设从图像肿块和微钙化点中提取的特征是正确有效的,且采用监督分类器进行诊断.但在实际中,一方面不能完全保证所有被提取特征的正确性;另一方面,由于高昂的标记代价,...
乳腺癌在X光图像下的主要表现是肿块和微钙化点.传统的诊断方法一般假设从图像肿块和微钙化点中提取的特征是正确有效的,且采用监督分类器进行诊断.但在实际中,一方面不能完全保证所有被提取特征的正确性;另一方面,由于高昂的标记代价,导致大量样本无标记.针对上述两个问题,本文提出了一种新颖的诊断方法.一方面,为了消除特征冗余和选择出对分类有用的判别特征,提出改进的代价敏感选择性集成法用于选择特征;另一方面,为了利用未标记样本信息,设计了一致性协同学习半监督分类器.在公共乳腺癌数据库DDSM上的实验表明,所设计的乳腺癌辅助诊断方法与其他方法相比具有更好的诊断性能.
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关键词
微钙化簇
乳腺X片
计算机辅助诊断
代价敏感的选择性集成
一致性协同学习
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题名
代价敏感特征选择和半监督学习相结合的乳腺癌辅助诊断
被引量：
3
1
作者
丁孝年
陈松灿
机构
南京航空航天大学信息科学与技术学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期319-325,共7页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(No.BK2004001)
文摘
乳腺癌在X光图像下的主要表现是肿块和微钙化点.传统的诊断方法一般假设从图像肿块和微钙化点中提取的特征是正确有效的,且采用监督分类器进行诊断.但在实际中,一方面不能完全保证所有被提取特征的正确性;另一方面,由于高昂的标记代价,导致大量样本无标记.针对上述两个问题,本文提出了一种新颖的诊断方法.一方面,为了消除特征冗余和选择出对分类有用的判别特征,提出改进的代价敏感选择性集成法用于选择特征;另一方面,为了利用未标记样本信息,设计了一致性协同学习半监督分类器.在公共乳腺癌数据库DDSM上的实验表明,所设计的乳腺癌辅助诊断方法与其他方法相比具有更好的诊断性能.
关键词
微钙化簇
乳腺X片
计算机辅助诊断
代价敏感的选择性集成
一致性协同学习
Keywords
microcalcification clusters, digital mammography, computer assistant diagnose, cost-sensitive selective ensemble, consistent Co-Training
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
代价敏感特征选择和半监督学习相结合的乳腺癌辅助诊断
丁孝年
陈松灿
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
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