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浙江省科技攻关计划(2006C14026)

作品数:8 被引量:39H指数:3
相关作者:厉力华徐伟栋张娟邵国良刘伟更多>>
相关机构:杭州电子科技大学浙江省肿瘤医院浙江省肿瘤研究所更多>>
发文基金:浙江省科技攻关计划国家自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术生物学医药卫生理学更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇生物学
  • 1篇医药卫生
  • 1篇理学

主题

  • 4篇图像
  • 4篇肿块
  • 3篇多尺度
  • 3篇乳腺
  • 3篇分类器
  • 2篇乳腺X线图像
  • 2篇乳腺肿
  • 2篇乳腺肿块
  • 2篇特征提取
  • 2篇图像检索
  • 2篇分类器融合
  • 2篇MULTI-...
  • 1篇蛋白
  • 1篇蛋白质
  • 1篇蛋白质质谱
  • 1篇多尺度分析
  • 1篇多分类器
  • 1篇多分类器融合
  • 1篇性能评价
  • 1篇置信度

机构

  • 8篇杭州电子科技...
  • 5篇浙江省肿瘤医...
  • 1篇匹兹堡大学
  • 1篇浙江省肿瘤研...

作者

  • 7篇厉力华
  • 6篇徐伟栋
  • 5篇张娟
  • 4篇邵国良
  • 3篇刘伟
  • 2篇祝磊
  • 1篇马莉
  • 1篇牟瀚舟
  • 1篇王尧佳
  • 1篇彭芳青
  • 1篇韩斌
  • 1篇吴相颖
  • 1篇虞红伟
  • 1篇郑智国
  • 1篇赵浣萍
  • 1篇王卫伟
  • 1篇刘伟

传媒

  • 2篇仪器仪表学报
  • 2篇传感技术学报
  • 1篇机电工程
  • 1篇航天医学与医...
  • 1篇光电工程
  • 1篇电路与系统学...

年份

  • 3篇2011
  • 4篇2010
  • 1篇2008
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
一种基于改进型Multi-Agent多分类器融合的乳腺钼靶肿块分类算法被引量:5
2011年
乳腺钼靶摄影(mammography)是目前诊断乳腺癌的一种重要手段,肿块是钼靶图像中表征乳腺病变的主要病灶之一。文中提出了一种基于改进型Multi-Agent(MA)多分类器融合算法,用来对乳腺肿块的良恶性进行分类。它在经典MA算法思想的基础上,对各单分类器的分类效果、识别性能有所差别的情况进行针对性修正;同时在统计训练数据时,不再依靠分类结果的标签,而是用统计分类结果的置信度来代替;而当算法的迭代训练超过一定次数仍未能趋向稳定时,采用概率加权平均代替原来的简单平均进行整体决策,并用整体溯源情况调整决策结果,从而帮助算法收敛。此方法在公共数据库DDSM上做了测试,实验结果表明,在单视角下,改进型MA融合算法的分类精度达到了95.63%,优于经典的MA融合算法,其稳定性也较大多数单分类器以及多分类器融合算法要好;在双视角下,改进型MA融合算法的分类精度达到了97.79%,相较其他分类方式也具有一定的优势。
赵浣萍徐伟栋厉力华刘伟张娟
关键词:肿块MULTI—AGENT置信度
一种基于GDLPP的人脸识别算法被引量:10
2008年
针对人脸识别中的特征提取问题,本文提出了一种结合Gabor小波特征和判别保局投影的人脸识别算法—GDLPP。该算法首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,提取样本的高阶统计信息;然后更改保局投影(LPP)的目标函数,增加样本类间散布约束,从而提取更具判别性的特征。本文采用最小近邻分类器估算识别率。在USPS数据库、Yale人脸库以及AR人脸库的测试结果表明,在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下,GDLPP都具有较好的识别率。
祝磊马莉厉力华
关键词:GABOR小波保局投影人脸识别特征提取
用于图像检索的三种分类器方法及其性能评价
2010年
为了研究基于不同分类器的基于内容图像检索(CBIR)方法检索结果之间的关系,针对3种基于不同分类器的CBIR方法—基于解析特征相似性的k近邻方法、基于学习特征相似性的BP神经网络方法和基于信息论的互信息方法,分析研究了它们各自的检索性能以及它们之间检索结果的相关度和权重相关度(相关度描述不同CBIR方法检索到相同ROI占返回ROI总数中的比例信息,权重相关度则描述这些相同的ROI在各自检索结果中的不同排序位置信息)。实验结果表明,K-NN,BP-ANN和MI之间检索结果相关度较差,当返回15个ROI时,平均查准率分别为72.6%7,0.7%和68.9%,K-NN与MI,K-NN与BP-ANN以及MI与BP-ANN之间检索结果相关度分别为7.09%,9.60%和14.37%,权重相关度分别为0.011,0.023和0.039。这表明,由于基于不同分类器,不同CBIR方法可能会检索到视觉上和排列顺序上非常"不同的"相似图像。
王卫伟刘伟徐伟栋张娟邵国良
关键词:基于内容图像检索分类器相关度
基于递归零空间线性判别分析算法的蛋白质质谱数据特征选择被引量:3
2010年
目的针对蛋白质质谱数据,采用一种新的基于特征选择的算法提取判别特征,提高癌症辅助诊断的准确率。方法将小波特征与递归零空间线性判别分析(LDA)特征选择算法相结合,首先对数据进行多分辨率的小波分解,提取样本细节特征;接着运用t-test进行筛选,初步降低数据的特征维数;然后递归调用零空间LDA算法,筛选出最具判别意义的蛋白位点;最后采用支持向量机(SVM)分类器估算算法性能。采用十折交叉验证进行测试。结果在公共数据卵巢癌OC-WCX2a上的分类率达到98.3%。在浙江省肿瘤医院提供的临床乳腺癌BC-WCX2a数据上分类率为91.45%,敏感性为97.2%。同时,该算法有效地降低了所选特征间的相关性。结论本算法可充分提取蛋白质质谱数据中的判别特征,从而更有利于癌症的辅助诊断。
王尧佳祝磊韩斌厉力华郑智国牟瀚舟
关键词:癌症分类蛋白质质谱
用于纹理检索的多尺度复杂性纹理描述子被引量:1
2011年
提出了基于复杂性度量和图像多尺度分析的纹理特征提取方法,提取后的特征用于纹理检索。使用的复杂性度量为一维和二维C0复杂性。采用的图像多尺度分析方法有金字塔分解、小波分解(Haar小波与Db2小波)和二维经验模式分解。实验结果表明:提出的基于Db2小波分解的一维和二维C0复杂性特征是适于纹理检索的特征。它们均取得了和Gabor特征相近的检索结果,计算特征所需要的时间比Gabor特征少一个数量级。
刘伟徐伟栋厉力华
关键词:图像检索纹理分析特征提取多尺度分析
一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法被引量:20
2010年
作为乳腺肿块检测的重要环节,肿块分割在乳腺癌的计算机辅助诊断系统中扮演着重要的角色。提出一种基于水平集的多尺度乳腺肿块分割方法。首先对乳腺图像进行高斯金字塔分解,在粗尺度图像上使用C-V模型对肿块进行粗分割,得到的粗轮廓作为细尺度图像上的初始轮廓;考虑到C-V模型在分割灰度不均匀图像时所存在的局限性,在细尺度上提出一种局部活动轮廓模型,对粗分割的结果进行局部精细化处理。另外,为了提高分割方法的自适应能力,从粗分割结果中抽取灰度、面积特征作为局部活动轮廓模型参数设定的依据。将本文方法、C-V模型以及RSF模型应用于89例肿块病灶图像时,分别获得0.236 1、0.300 4和0.373 8的平均误分率。结果表明,所提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。
虞红伟厉力华徐伟栋刘伟张娟邵国良
关键词:水平集多尺度乳腺X线图像
基于Multi-Agent的乳腺钼靶图像肿块分类方法被引量:3
2010年
钼靶摄影是目前使用最广泛的乳腺癌早期诊断技术,恶性肿块是钼靶图像中乳腺癌变的一种重要表现。本文提出了一种基于Multi-Agent(多智能体)的多分类器融合乳腺肿块分类方法。首先将单分类器的结果作为初状态输入到各Agent(智能体),接着通过引入决策共现矩阵,利用分类器之间的决策相关信息,在Agent之间进行信息交流,指导各个Agent向不同类别溯源,从而通过Agent之间的信息交互改变溯源概率,最终达到群体决策,得到决策类别。良性恶性肿块在形状和边缘上的差异较大,本文主要使用肿块的边缘特征和形状特征,并提出了两个新的边缘特征。实验采用了美国南佛罗里达大学的DDSM数据库作为实验数据,从中随机挑选了64个恶性肿块和64个良性肿块。实验结果表明,Multi-Agent融合算法的分类精度达94.87%优于传统的融合算法和经典的单分类器算法,其稳定性能也较融合算法及大多数单分类器的效果要好(略低于BP算法)。同时,实验结果也表明所提出的特征在表征肿块的良性恶性时起到了较好的作用。
彭芳青厉力华徐伟栋刘伟张娟邵国良
关键词:肿块分类器融合MULTI-AGENT
一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块分割方法被引量:2
2011年
提出一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块自动分割方法。首先,应用区域统计融合方法对图像进行粗分割,将得到的粗轮廓作为后续Graph Cuts分割的初始轮廓。在迭代优化阶段,引入多尺度分析方法,以高斯金字塔分解得到的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计高斯混合模型(GMM)参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数以执行Graph Cuts分割。另外,为了提高算法的分割速度,采用分水岭算法产生一个区域邻接图,以较少样本代替像素邻接图。将本文方法、交互式Graph Cuts算法以及GrabCut方法应用于110例肿块病灶图像时,分别获得1.57、3.46和5.01的平均误分率。结果表明,相比于传统分割方法,本文提出的多尺度方法具有更高的分割精度和鲁棒性。
吴相颖徐伟栋厉力华刘伟张娟邵国良Zheng Bin
关键词:GRAPHCUTS多尺度乳腺X线图像
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