彭芳青
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学自动化学院生物医学工程与仪器研究所更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于双视角和多分类器信息融合的乳腺钼靶图像肿块分类研究被引量：1
- 2011年
- 乳腺肿块良恶性分类是计算机辅助诊断(CAD)的重要环节,如何提高分类的正确率和稳定性是分类研究的重点。本研究提出了4种基于双视角和多分类器信息融合的乳腺钼靶图像肿块分类模式。其中,模式1是单视角下的多分类器融合;模式2是分别先对每个分类器在两个视角下的输出进行视角融合,再对其融合结果进行多分类器融合;模式3是分别先在每个视角下进行多分类器融合,再对两个视角的多分类器结果进行视角融合;模式4是先对特征向量在两个视角下的取值进行融合,再基于新的特征向量进行单分类器分类和多分类器融合。从南佛罗里达大学DDSM数据库中随机选择的148个良性肿块和148个恶性肿块,对这4种分类模式的效果进行比较。实验结果表明,在肿块分类的正确率、敏感性、特异性和稳定性等方面,模式2和模式3的表现均优于模式1和模式4。
- 孙利徐伟栋厉力华刘伟彭芳青张娟
- 关键词：肿块多分类器
- Multi-Agent算法在乳腺钼靶X影像CAD系统肿块分类中的研究与应用
- 乳腺癌是女性最常见的癌症之一，是当今世界妇女恶性肿瘤死亡的首位原因。乳腺钼靶X线影像计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis，CAD)系统可以辅助医生诊断，提高乳腺癌病变的检测精度，这已经被许多学...
- 彭芳青
- 关键词：乳腺癌计算机辅助诊断
- 基于Multi-Agent的乳腺钼靶图像肿块分类方法被引量：3
- 2010年
- 钼靶摄影是目前使用最广泛的乳腺癌早期诊断技术,恶性肿块是钼靶图像中乳腺癌变的一种重要表现。本文提出了一种基于Multi-Agent(多智能体)的多分类器融合乳腺肿块分类方法。首先将单分类器的结果作为初状态输入到各Agent(智能体),接着通过引入决策共现矩阵,利用分类器之间的决策相关信息,在Agent之间进行信息交流,指导各个Agent向不同类别溯源,从而通过Agent之间的信息交互改变溯源概率,最终达到群体决策,得到决策类别。良性恶性肿块在形状和边缘上的差异较大,本文主要使用肿块的边缘特征和形状特征,并提出了两个新的边缘特征。实验采用了美国南佛罗里达大学的DDSM数据库作为实验数据,从中随机挑选了64个恶性肿块和64个良性肿块。实验结果表明,Multi-Agent融合算法的分类精度达94.87%优于传统的融合算法和经典的单分类器算法,其稳定性能也较融合算法及大多数单分类器的效果要好(略低于BP算法)。同时,实验结果也表明所提出的特征在表征肿块的良性恶性时起到了较好的作用。
- 彭芳青厉力华徐伟栋刘伟张娟邵国良
- 关键词：肿块分类器融合MULTI-AGENT
