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计算机辅助乳腺肿瘤分类方法研究与实现
被引量:
1
1
作者
朱一峰
柳海艳
董艳莉
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2016年第2期251-254,共4页
本文工作的目标是在清晰的医学影像基础上,借助计算机辅助诊断技术,有效地提高早期乳腺疾病诊断的准确率,减少由于医生的过度劳累而造成的误诊率.因此,本文设计实现了乳腺肿瘤分类平台,建立SVM分类模型,通过实验方法选取分类参数并对实...
本文工作的目标是在清晰的医学影像基础上,借助计算机辅助诊断技术,有效地提高早期乳腺疾病诊断的准确率,减少由于医生的过度劳累而造成的误诊率.因此,本文设计实现了乳腺肿瘤分类平台,建立SVM分类模型,通过实验方法选取分类参数并对实验结果进行评估分析.
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关键词
乳腺肿瘤
图像分割
特征提取
分类
下载PDF
职称材料
题名
计算机辅助乳腺肿瘤分类方法研究与实现
被引量:
1
1
作者
朱一峰
柳海艳
董艳莉
机构
朝阳师范高等专科学校教务处
朝阳市卫生学校实验中心护理组
nursing group of experimental center
出处
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2016年第2期251-254,共4页
文摘
本文工作的目标是在清晰的医学影像基础上,借助计算机辅助诊断技术,有效地提高早期乳腺疾病诊断的准确率,减少由于医生的过度劳累而造成的误诊率.因此,本文设计实现了乳腺肿瘤分类平台,建立SVM分类模型,通过实验方法选取分类参数并对实验结果进行评估分析.
关键词
乳腺肿瘤
图像分割
特征提取
分类
Keywords
Breast tumour
Image segmentation
Feature extraction
Classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计算机辅助乳腺肿瘤分类方法研究与实现
朱一峰
柳海艳
董艳莉
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2016
1
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职称材料
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