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题名基于PSVM的主动学习肿块检测方法
被引量：3
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作者
王颖
高新波
李洁
王秀美
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机构
西安电子科技大学电子工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期572-578,共7页
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基金
国家杰出青年科学基金项目(61125204)
国家自然科学基金项目(61172146)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(K50510020013)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2011JQ8018)
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文摘
肿块区域通常形态各异、差异性较大,并且与正常组织相比没有明显的区别,严重影响了肿块自动检测系统的性能.为了能够有效地提高乳腺X线图像中肿块的检测灵敏度,通过引入包含了样本间相互制约关系的具有成对约束的SVM (PSVM)算法,提出了一种基于PSVM 的主动学习机制.其中,由系统根据样本的不确定性和相互之间的特征匹配距离,主动选择应该反馈给训练集的成对样本.实验结果表明,这种基于PSVM的主动学习方法,能够充分利用样本所包含的信息,使得检测方法具有更好的推广能力和检测性能.
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关键词
计算机辅助检测
肿块检测
成对约束
成对约束支持向量机
主动学习
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Keywords
computer aided detection
mass detection
pairwise constraints
pairwise support vector machine（PSVM）
active learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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