基于SLIC的超声图像乳腺癌分类
计算机视觉与模式识别
2019-11-26 v2 图像与视频处理
摘要
近年来，乳腺肿瘤的超声图像诊断已被广泛应用。然而，该方法存在一些问题，例如图像质量差、噪声强以及回声分布不均，这给诊断造成了巨大障碍。为克服这些问题，我们提出了一种新方法，即基于SLIC的超声图像乳腺癌分类（BCCUI）。我们首先利用基于简单线性迭代聚类（SLIC）算法和区域生长算法的感兴趣区域（ROI）提取，在超像素级别提取ROI。接下来，提取ROI的特征。此外，采用支持向量机（SVM）分类器。计算表明，该分割算法的准确率高达88.00%，灵敏度高达92.05%，证明本文提出的分类器具有一定的研究意义和应用价值。
引用
@article{arxiv.1904.11322,
title = {Breast Cancer Classification with Ultrasound Images Based on SLIC},
author = {Zhihao Fang and Wanyi Zhang and He Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11322},
year = {2019}
}
备注
This is a pre-print of a contribution published in Frontier Computing - Theory, Technologies and Applications (FC 2019) published by Springer