基于{\Pi}隶属度函数的模糊 - 粗糙特征选择用于乳腺 X 线摄影分类
计算机视觉与模式识别
2012-05-25 v2
摘要
乳腺癌是女性死亡的第二大原因，其诊断借助于乳腺 X 线摄影 (mammograms)。肿瘤学家在借助乳腺 X 线摄影视觉识别早期微钙化方面惨遭失败。为了提高乳腺癌筛查的性能，大多数研究人员提出了利用图像处理的计算机辅助诊断。在本研究中，对乳腺 X 线照片进行预处理并提取特征，然后通过分类识别异常。如果使用所有提取的特征，大多数病例会被误判。因此需要特征选择过程。本文提出了一种带有 {\pi} 隶属度函数的模糊 - 粗糙特征选择方法。所选特征用于借助 Ant-Miner 和 Weka 工具对异常进行分类。实验分析表明，所提出的方法提高了乳腺 X 线摄影的分类准确率。
引用
@article{arxiv.1205.4336,
title = {Fuzzy - Rough Feature Selection With {\Pi}- Membership Function For Mammogram Classification},
author = {K. Thangavel and R. Roselin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1205.4336},
year = {2012}
}
备注
Due to Crucial Error