Abstract-Early upptäckt av bröstcancer är en av de viktigaste faktorerna för att bestämma prognosen för kvinnor med maligna tumörer. Dynamisk kontrastförstärkt magnetisk resonanstomografi (DCE-MRI) har visat sig vara den känsligaste metoden för screening av högriskkvinnor. Datorstödda diagnossystem (CAD) har potential att hjälpa radiologer i tidig upptäckt av cancer. En viktig komponent i utvecklingen av ett sådant CAD-system kommer att vara valet av en lämplig klassificeringsfunktion som ansvarar för att separera maligna och benigna lesioner. Syftet med denna studie är att utvärdera effekterna av variationer i temporalfunktionsvektorer och kärnfunktioner på separationen av maligna och benigna DCE-MRI bröstlesioner genom stödvektormaskiner (SVM). Vi föreslår och demonstrerar även en visualiserings- och utvärderingsteknik. Vi visar att SVM ger ett effektivt och flexibelt ramverk från vilket man kan basera CAD-teknik för bröst MRI, och att den föreslagna klassificeringsvisualiseringstekniken har potential som en mekanism för utvärdering av klassificeringslösningar.
Levman m.fl. Beräknade tidsmässiga funktioner från ROI som extraherats från dynamiska kontrastförstärkta magnetiska resonansbilder (DCE-MRI), och tillämpade SVM-nätverk för att skilja mellan maligna och godartade fall REF ).
Classification of Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Breast Lesions by Support Vector Machines
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}