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特征抽取器文献资料
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乳腺肿瘤超声图像识别模式分类方法的比较研究
目的 利用乳腺肿瘤超声图像良恶性的不同特征,借助于模式分类方法对乳腺肿瘤良恶性进行识别,作为医生的计算机辅助诊断.方法 本文研究基于乳腺肿瘤超声图像的原始特征参数已提取情况下,采用顺序前进搜索方法获得优特征矢量,然后利用支撑矢量机、贝叶斯分类器、BP网络和Fisher线性判别器四种模式识别方法分别对乳腺肿瘤良恶性进行识别.结果 基于200例病例随机划分为训练集100例和测试集100例进行测试,支撑矢量机、贝叶斯分类器、BP网络和Fisher线性判别器的Accuracy分别为0.960,0.940,0.932±0.13,0.930.结论 支撑矢量机的分类性能优于其它分类器,能有效地对超声图像乳腺肿瘤进行良恶性识别.
