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基于支持向量机的乳腺病变检测被引量：6: 2005年; 目的:利用支持向量机(SVM)对乳腺X光片图像中的病变区域进行检测和分类,识别出含钙化点区域和肿瘤区域。方法:在对目标区域加特定方形窗处理后,提取直接参数、灰度共生矩阵参数和频域参数,分别作为SVM分类器的输入进行训练和测试,并与3种参数同时输入的结果进行比较。结果:单独使用直接参数,频域参数和灰度共生矩阵参数的分类结果分别是92.28%、90.35%和91.12%,而3种参数结合的结果是99.23%。结论:所提取的3种参数可以较好地反映含钙化点区域、肿瘤区域和正常区域的特征,使用SVM分类器进行分类后取得了很好的效果,基本上可以准确识别出3种区域。; 李宁陈铎李骜冯焕清; 关键词：支持向量机钙化点乳房肿瘤

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李宁