I detta dokument föreslår vi ett klassificeringssystem för mikroförkalkning, med hjälp av innehållsbaserad mammografisökning, för bröstcancerdiagnos. Vi har nyligen utvecklat en maskininlärningsmetod för mammogram hämtning där likhetsmåttet mellan två lesion mammogram modelleras efter experter observatörer. I detta arbete undersöker vi hur man använder hämtade liknande fall som referenser för att förbättra prestandan hos en numerisk klassificering. Vår motivering är att genom att anpassa lokal närhetsinformation till en klassificering kan den bidra till att förbättra klassificeringsnoggrannheten och därmed leda till en förbättrad "andra åsikt" till radiologer. Våra experimentella resultat på en mammografidatabas visar att det föreslagna hämtningsdrivna tillvägagångssättet med en adaptiv stödvektormaskin (SVM) kan förbättra klassificeringsprestandan från 0,78 till 0,82 när det gäller arean under ROC-kurvan.
De föreslog att man skulle använda den fjärde nivån av en Daubechechies-ortogonal Wei et al. I REF föreslogs en klassificering av mikroförkalkning med hjälp av en adaptiv vektormaskin (SVM).
Microcalcification Classification Assisted by Content-Based Image Retrieval for Breast Cancer Diagnosis
{'venue': '2007 IEEE International Conference on Image Processing', 'journal': '2007 IEEE International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}