基于可拒识-双层支持向量分类器的微钙化点检测

摘要：

为克服医学图像微钙化点检测中假阳性高的缺点,构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器,用于钙化点检测.检测时,首先利用基于最大间隔超平面的支持向量分类器(SVC)对输入模式进行分类判决;然后通过求取真实钙化点样本特征空间最小的包含球形边界来得到钙化点样本的球形支持向量域表示(SVDD);接着利用钙化点的支持向量域表示对输入模式进行拒识或接受处理;最后利用SVC与SVDD两个分类器的结果来进行综合判决.仿真实验结果表明,该算法在不影响微钙化点的检出率的情况下,可部分解决假阳性高的问题.

关键词：支持向量分类器、微钙化点检测、支持向量域描述、拒识性能

所属期刊栏目：11

分类号：TP391.41;R445(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60272073;河北省科技发展指导项目Z2005310

在线出版日期：2006-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：652-655