Abstrakt. I detta arbete presenterar vi en ny metod för massdetektering i digitala mammografier. Den stora variationen i massornas utseende är det största hindret för att bygga en massdetekteringsmetod. Det är verkligen krävande att karakterisera alla typer av massor med en reducerad uppsättning funktioner. Därför har vi i vårt tillvägagångssätt valt att inte ta fram några inslag för att upptäcka den region som är av intresse; tvärtom utnyttjar vi all information som finns tillgänglig på bilden. En flerupplösning överfullständig wavelet representation utförs, för att kodifiera bilden med redundans av information. Vektorerna för det mycket stora utrymme som erhålls ges sedan till en första SVM klassificering. Detektionsuppgiften betraktas här som ett tvåklassigt mönsterigenkänningsproblem: grödor klassificeras som misstänkta eller inte, genom att använda denna SVM-klassificering. Falska kandidater elimineras med en andra kaskad SVM. För att ytterligare minska antalet falska positiva, tillämpas en grupp experter: de slutliga misstänkta regionerna uppnås med hjälp av en omröstningsstrategi. Känsligheten i det presenterade systemet är nästan 80% med en falsk-positiv hastighet på 1,1 mark per bild, uppskattas på bilder som kommer från USF DDSM-databasen.
Campanini et al REF presenterade en metod för att upptäcka massor i digitala mammografier som når en känslighet runt 80%, med en falskt positiv hastighet på 1,1 mark per bild.
A novel featureless approach to mass detection in digital mammograms based on Support Vector Machines
{'venue': 'ICRA (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}