Bröstskada segmentering i magnetisk resonans (MR) bilder är en av de viktigaste delarna av kliniska diagnostiska verktyg. Pixelklassificeringsmetoder har ofta använts i bildsegmentering med två övervakade och oövervakade metoder fram till nu. Övervakade segmenteringsmetoder leder till hög noggrannhet, men de behöver en stor mängd märkta data, vilket är svårt, dyrt och långsamt att få fram. Å andra sidan behöver oövervakade segmenteringsmetoder inga förkunskaper och leder till låga prestanda. Men semi-övervakad inlärning som använder inte bara ett fåtal märkta data, men också en stor mängd omärkta data lovar högre noggrannhet med mindre ansträngning. I detta dokument föreslår vi ett nytt interaktivt halvövervakat tillvägagångssätt för segmentering av misstänkta lesioner i bröst MRI. Med hjälp av en lämplig klassificering i detta tillvägagångssätt har en viktig roll i dess prestanda; i detta dokument, presenterar vi en semiövervakad algoritm förbättrad självträning (IMPST) som är en förbättrad version av självträning metod och öka segmentering noggrannhet. Experimentella resultat visar att prestanda av segmentering i detta tillvägagångssätt är högre än övervakade och oövervakade metoder såsom K närmaste grannar, Bayesian, Support Vector Machine, och Fuzzy c-Means.
En semi-övervakad självträningsalgoritm föreslogs i REF att segmentera misstänkta lesioner i bilder av magnetisk resonans (MRI), där den visade överlägsen segmentering över andra populära övervakade och oövervakade metoder.
IMPST: A new interactive self-training approach to segmentation suspicious lesions in breast MRI
{'venue': 'Journal of Medical Signals and Sensors', 'journal': 'Journal of Medical Signals and Sensors', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}