浙江省自然科学基金(Y1080740)
- 作品数：10 被引量：33H指数：4
- 相关作者：徐伟栋厉力华张娟刘伟邵国良更多>>
- 相关机构：杭州电子科技大学浙江省肿瘤医院匹兹堡大学更多>>
- 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：自动化与计算机技术医药卫生理学更多>>
- 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
- 一种基于小波域检测与自适应神经网络模糊演绎系统的微钙化检测新算法被引量：1
- 2010年
- 目的基于乳腺癌微钙化的重要早期征象,研究乳腺X线图像计算机辅助诊断的检测与算法。方法提出了一种新的微钙化自动检测技术:它采用离散小波变换分解图像的高频分量,在小波域中对疑似的微钙化进行检测,并使用自适应神经网络模糊演绎系统(ANFIS)进行自适应调节;然后使用基于多层感知器(MLP)的分类器对疑似的微钙化进行筛选,以降低检测的假阳性率。结果在使用FROC曲线中段的参数组进行实际检测时,本算法的真阳性检出率达到了96.9%,每张图像的假阳性个数为0.2个。结论由于拥有自适应调节能力,本算法与传统的微钙化检测算法相比,具有了更高的检测精度和稳定性。
- 徐伟栋刘伟厉力华马莉邵国良张娟
- 关键词：微钙化离散小波变换自适应神经网络
- 一种基于改进型Multi-Agent多分类器融合的乳腺钼靶肿块分类算法被引量：6
- 2011年
- 乳腺钼靶摄影(mammography)是目前诊断乳腺癌的一种重要手段,肿块是钼靶图像中表征乳腺病变的主要病灶之一。文中提出了一种基于改进型Multi-Agent(MA)多分类器融合算法,用来对乳腺肿块的良恶性进行分类。它在经典MA算法思想的基础上,对各单分类器的分类效果、识别性能有所差别的情况进行针对性修正;同时在统计训练数据时,不再依靠分类结果的标签,而是用统计分类结果的置信度来代替;而当算法的迭代训练超过一定次数仍未能趋向稳定时,采用概率加权平均代替原来的简单平均进行整体决策,并用整体溯源情况调整决策结果,从而帮助算法收敛。此方法在公共数据库DDSM上做了测试,实验结果表明,在单视角下,改进型MA融合算法的分类精度达到了95.63%,优于经典的MA融合算法,其稳定性也较大多数单分类器以及多分类器融合算法要好;在双视角下,改进型MA融合算法的分类精度达到了97.79%,相较其他分类方式也具有一定的优势。
- 赵浣萍徐伟栋厉力华刘伟张娟
- 关键词：肿块MULTI—AGENT置信度
- 基于眼动感知信息的彩色图像感兴趣区域提取算法被引量：2
- 2011年
- 提出了一种由眼动感知信息引导区域生长的彩色图像感兴趣区域提取算法。在对被试眼动感知数据分析的基础上,算法首先提取感兴趣位置点,然后以这些点的邻域信息作为种子点,在特定的颜色空间中采用颜色同质准则提取出一系列初始感兴趣区域,最后将这些区域按照被试的"关注度"进行排序得到最终的感兴趣区域。算法在RGB、HSV、L*a*b等颜色空间中进行了测试。实验结果表明,提出的算法在RGB和HSV色彩空间中得到的感兴趣区域更加符合人的主观感知,具有一定的应用价值。
- 李双刘伟徐伟栋厉力华柯尔挺武利Bin Zheng
- 关键词：视觉感知感兴趣区域眼动仪
- 用于纹理检索的多尺度复杂性纹理描述子被引量：1
- 2011年
- 提出了基于复杂性度量和图像多尺度分析的纹理特征提取方法,提取后的特征用于纹理检索。使用的复杂性度量为一维和二维C0复杂性。采用的图像多尺度分析方法有金字塔分解、小波分解(Haar小波与Db2小波)和二维经验模式分解。实验结果表明:提出的基于Db2小波分解的一维和二维C0复杂性特征是适于纹理检索的特征。它们均取得了和Gabor特征相近的检索结果,计算特征所需要的时间比Gabor特征少一个数量级。
- 刘伟徐伟栋厉力华
- 关键词：图像检索纹理分析特征提取多尺度分析
- 基于特性模型与神经网络的乳腺图像肿块自动检测技术被引量：7
- 2009年
- 钼靶X线摄影是最常用的乳腺癌早期诊断手段。该文针对乳腺图像中的肿块提出了一种基于特性模型与神经网络的计算机辅助诊断技术。它首先建立两种特性模型分别描述脂肪组织和腺体组织中的肿块;然后对脂肪中的肿块采用迭代阈值法进行检测,对腺体中的肿块采用小波域黑洞检索法进行标记;接着采用一种基于Canny算子和能量场约束以及ANFIS控制的填充膨胀方法分割疑似肿块;最后使用一种MLP分类器剔除假阳性。实验结果表明,该算法在面对特性迥异的多种肿块时可取得较高的检测精度,并保证较低的假阳性率。
- 徐伟栋刘伟厉力华夏顺仁马莉邵国良张娟
- 关键词：乳腺X线图像肿块ANFISMLP
- 一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法被引量：19
- 2010年
- 作为乳腺肿块检测的重要环节,肿块分割在乳腺癌的计算机辅助诊断系统中扮演着重要的角色。提出一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法。首先对乳腺图像进行高斯金字塔分解,在粗尺度图像上使用C-V模型对肿块进行粗分割,得到的粗轮廓作为细尺度图像上的初始轮廓;考虑到C-V模型在分割灰度不均匀图像时所存在的局限性,在细尺度上提出一种局部活动轮廓模型,对粗分割的结果进行局部精细化处理。另外,为了提高分割方法的自适应能力,从粗分割结果中抽取灰度、面积特征作为局部活动轮廓模型参数设定的依据。将本文方法、C-V模型以及RSF模型应用于89例肿块病灶图像时,分别获得0.236 1、0.300 4和0.373 8的平均误分率。结果表明,所提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。
- 虞红伟厉力华徐伟栋刘伟张娟邵国良
- 关键词：水平集多尺度乳腺X线图像
- 用于图像检索的三种分类器方法及其性能评价
- 2010年
- 为了研究基于不同分类器的基于内容图像检索(CBIR)方法检索结果之间的关系,针对3种基于不同分类器的CBIR方法—基于解析特征相似性的k近邻方法、基于学习特征相似性的BP神经网络方法和基于信息论的互信息方法,分析研究了它们各自的检索性能以及它们之间检索结果的相关度和权重相关度(相关度描述不同CBIR方法检索到相同ROI占返回ROI总数中的比例信息,权重相关度则描述这些相同的ROI在各自检索结果中的不同排序位置信息)。实验结果表明,K-NN,BP-ANN和MI之间检索结果相关度较差,当返回15个ROI时,平均查准率分别为72.6%7,0.7%和68.9%,K-NN与MI,K-NN与BP-ANN以及MI与BP-ANN之间检索结果相关度分别为7.09%,9.60%和14.37%,权重相关度分别为0.011,0.023和0.039。这表明,由于基于不同分类器,不同CBIR方法可能会检索到视觉上和排列顺序上非常"不同的"相似图像。
- 王卫伟刘伟徐伟栋张娟邵国良
- 关键词：基于内容图像检索分类器相关度
- 基于Multi-Agent的乳腺钼靶图像肿块分类方法被引量：4
- 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
- 一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块分割方法被引量：2
- 2011年
- 提出一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块自动分割方法。首先,应用区域统计融合方法对图像进行粗分割,将得到的粗轮廓作为后续Graph Cuts分割的初始轮廓。在迭代优化阶段,引入多尺度分析方法,以高斯金字塔分解得到的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计高斯混合模型(GMM)参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数以执行Graph Cuts分割。另外,为了提高算法的分割速度,采用分水岭算法产生一个区域邻接图,以较少样本代替像素邻接图。将本文方法、交互式Graph Cuts算法以及GrabCut方法应用于110例肿块病灶图像时,分别获得1.57、3.46和5.01的平均误分率。结果表明,相比于传统分割方法,本文提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。
- 吴相颖徐伟栋厉力华刘伟张娟邵国良Zheng Bin
- 关键词：GRAPHCUTS多尺度乳腺X线图像
