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| 基于SVM的前列腺超声图像病变分析 | |
| 引用本文： | 杨振森,李传富,施俊,周康源,贺礼.基于SVM的前列腺超声图像病变分析[J].中国医疗器械杂志,2008,32(6). |
| 作者姓名： | 杨振森 李传富 施俊 周康源 贺礼 |
| 作者单位： | 1. 中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027 2. 安徽中医学院第一附属医院影像中心,安徽,合肥,230027 3. 上海大学通信与信息工程学院,上海,200072 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(60701021).安徽省教委自然科学基金重点研究项目 |
| 摘 要： | 本文提出了一种使用前列腺直肠超声图像特征来进行病变检测的计算机辅助诊断方法.首先通过对每个分割后前列腺图像中的感兴趣区域(ROI)进行统计纹理分析.提取出灰度级差矢量特征(GLDV)和边界频率特征,以及频率域的纹理特征.为了有效的分析纹理特征.所提取的特征集通过方差分析(ANOVA)来进行特征选择,得到一个维度较小的最优特征子集,然后应用支持向量机(SVM)对特征进行分类,从而检测出癌变区域.实验表明,本文方法能够有效地识别并检测出病变图像区域,为医生诊断提供必要的辅助信息. |
| 关 键 词： | 纹理特征 癌症检测 计算机辅助诊断 支持向量机 |
Diagnosis of Prostate Cancer Using SVM-Based Ultrasound Images |
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| YANG Zhen-sen,LI Chuan-fu,SHI Jun,ZHOU Kang-yuan,HE Li.Diagnosis of Prostate Cancer Using SVM-Based Ultrasound Images[J].Chinese Journal of Medical Instrumentation,2008,32(6). | |
| Authors: | YANG Zhen-sen LI Chuan-fu SHI Jun ZHOU Kang-yuan HE Li |
| Institution: | YANG Zhen-sen~1,LI Chuan-fu~2,SHI Jun~3,ZHOU Kang-yuan~1,HE Li~1 1 Dept.of Electronic Engineering , Information Science,University of Science , Technology of China,Hefei,Anhui Provice,230027 2 Medical Imaging Center,First Affiliated Hospital of Anhui TCM College,Anhui,Provice,230027 3 School of Communication , Information Engineering,Shanghai University,Shanghai,200072 |
| Abstract: | This paper presents a computer-aided diagnosis method for prostate cancer detection using Trans-rectal ultrasound(TRUS) images.Firstly,statistical texture analysis is implemented in every ROI in segmented prostate images.From each ROI,grey level difference vector features,edge-frequency features and texture features in frequency domain are constructed.Then,the number of features is reduced using ANOVA statistics to select the optimal feature subset.Finally,SVM is applied to the selected subset for detecting... |
| Keywords: | texture feature cancer detection computer-aided diagnosis support vector machine |
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