摘要为了减轻传统计算机辅助检测系统中感兴趣区域标定的时间和精力,提出针对钼靶X光乳腺钙化簇检测的示例选择算法。以分块形式对图像打包,对所有负包示例进行纹理建模,并计算每个未知包中的示例与负包平均模型的距离,选取最大距离的示例作为可疑区域。实验结果表明,该算法在不需要人工标注感兴趣区域,不降低钙化簇检测性能的前提下,大幅度减少了运算时间和空间。
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摘要为了减轻传统计算机辅助检测系统中感兴趣区域标定的时间和精力,提出针对钼靶X光乳腺钙化簇检测的示例选择算法。以分块形式对图像打包,对所有负包示例进行纹理建模,并计算每个未知包中的示例与负包平均模型的距离,选取最大距离的示例作为可疑区域。实验结果表明,该算法在不需要人工标注感兴趣区域,不降低钙化簇检测性能的前提下,大幅度减少了运算时间和空间。
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