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
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.
乳腺钼靶图像、肿块、Multi-Agent、双视角、置信度
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家杰出青年基金60788101;国家自然科学基金60705016,61001215;浙江省重大科技攻关国际合作项目2006C14026;浙江省自然科学基金Y1080740;浙江省大学生创新孵化项目ZX10070105
2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
2034-2040
