【摘 要】
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该文提出了多分辨率特征分析方法,它根据神经网络学习得出的知识,自动标识目标对象,即乳腺X光片中的星形病变区域(spiculated lesion).算法包括三个部分:多分辨分析、特征提
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该文提出了多分辨率特征分析方法,它根据神经网络学习得出的知识,自动标识目标对象,即乳腺X光片中的星形病变区域(spiculated lesion).算法包括三个部分:多分辨分析、特征提取、神经网络学习和识别.首先,利用不可分小波变换得出X光片在多种分辨率 上的表示.然后,对于多分辨分析得出的象素集,计算预先定义的四种特征值.该方法解决了以前存在的两个技术问题:1)传统方法在图象分析提取特征时,往往很难确定窗口大小,从而无法获得不同大小的结构,而本算法利用多分辨分析方法,可获得大小不同的病变区域;2)利用神经网络的学习能力,该算法运行过程中不需要人工干预,自动化程度更高.
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