超宽带成像中用于乳腺癌检测的新型低复杂度框架
计算机视觉与模式识别
2017-09-11 v1
摘要
在本研究工作中，提出了一种新颖的框架作为传统成像方法用于乳腺癌检测的高效后继者，以降低计算复杂度。在该框架中，乳房在迭代过程中被划分为段，在每次迭代中，通过使用合适的决策度量选择最有可能包含肿瘤且分辨率尽可能低的段。在找到最小的含肿瘤段后，提高检测到的含肿瘤段的分辨率，而使乳房图像的其他部分保持低分辨率。我们的框架应用于最常用的波束成形技术，如延迟求和（DAS）和延迟乘和（DMAS），根据仿真结果，我们的框架可显著降低 DAS 和 DMAS 的计算复杂度，且不造成基本算法精度的任何下降。复杂度降低的量可根据该框架中描述的两种提出的方法手动或自动确定。
引用
@article{arxiv.1709.02549,
title = {A Novel Low-Complexity Framework in Ultra-Wideband Imaging for Breast Cancer Detection},
author = {Yasaman Ettefagh and Mohammad Hossein Moghaddam and Saeed Vahidian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.02549},
year = {2017}
}