基于神经网络和SVM的微钙化簇分类方法

乳腺X光片中的微钙化簇检测和分类是乳腺癌诊断过程中非常重要的步骤。文章提出了一种用于数字化乳腺X光片中微钙化簇的良恶性判断的计算机自动检测方法。检测通过三个步骤实现:团簇检测、特征提取、分类。在分类阶段,使用基于规则的系统对原始的特征集增强,利用人工神经网络和支持向量机分类技术,分类结果使用ROC曲线来评价。试验结果表明,SVM算法的分类性能高于神经网络分类方法,其中增强后的特征集只对神经网络分类方法起作用。