典型文献
基于空-频域差值与超分辨率反馈网络的乳腺微钙化区域检测技术
文献摘要：
乳腺癌的早期症状在乳腺钼靶图像中主要表现为微钙化点,微钙化区域的真假阳性检测对于乳腺癌早期筛查具有重要意义.首先,对DDSM乳腺数据集中的图像进行预处理,去除噪声及无关组织干扰;其次,基于空-频域差值图像技术实现了疑似微钙化点的分割,取得的敏感性为91.00％,但假阳性率也较高(34.00％),并根据疑似点的质心位置自动截取感兴趣区域;然后,通过超分辨率反馈网络算法进行微钙化区域超分辨率重建;最后,提取感兴趣区域的纹理特征,将Gentle AdaBoost算法和单层决策树算法相结合,构建强分类器GAB-DS对区域进行分类,将微钙化区域和正常组织分离开来,GAB-DS分类模型取得了96.25％的准确率、94.38％的敏感性以及98.13％的特异性.实验结果表明,该模型在微钙化区域检测上性能优越,可用于辅助临床乳腺癌检测及诊断,具有一定的临床应用价值.
文献关键词：
乳腺癌;微钙化区域;差值图像技术;超分辨率重建;GAB-DS
中图分类号：
作者姓名：
邢素霞;申楠;刘子骄;鞠子涵;何湘萍;潘子妍;王瑜
作者机构：
北京工商大学人工智能学院,北京100048;北京海淀妇幼保健院乳腺科,北京100080
文献出处：
引用格式：
[1]邢素霞;申楠;刘子骄;鞠子涵;何湘萍;潘子妍;王瑜-.基于空-频域差值与超分辨率反馈网络的乳腺微钙化区域检测技术)[J].中国医学物理学杂志,2022(07):840-849
A类：
微钙化区域,差值图像技术
B类：
频域,反馈网络,乳腺微钙化,区域检测,乳腺钼靶图像,真假阳性,早期筛查,DDSM,除噪声,假阳性率,质心位置,截取,感兴趣区域,网络算法,超分辨率重建,纹理特征,Gentle,AdaBoost,单层决策树,决策树算法,建强,分类器,GAB,正常组织,组织分离,开来,分类模型,性能优越,临床应用价值
AB值：
0.247735
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