发明名称 基于混合子空间学选择性集成的微钙化簇检测方法
摘要 本发明公开了一种基于混合子空间学选择性集成的微钙化簇检测方法,它属于图像处理技术领域。其检测过程包括学得到子空间方法集合所对应的特征投影矩阵集;在特征子空间中训练基学器并得到其训练权重;将子空间投影矩阵集和基学器模型及其权重保存起来;选择最优子空间学方法集及基学器模型存储到检测模型库;计算待检测图像在检测模型库中的各子空间的投影向量,并输入到相应基学器模型得到测试结果集;最后计算测试结果集的加权平均值,作为微钙化簇检测的最后结果。本发明在噪声环境下能很好地进行子空间特征的提取和微钙化簇的检测,提高了微钙化簇检测系统检测性能和稳定性,可用于乳腺癌辅助诊断系统。
申请公布号 CN101706876B 申请公布日期 2011.08.24
申请号 CN200910218962.3 申请日期 2009.11.13
申请人 西安电子科技大学 发明人 高新波;张新生;邓成;王颖
分类号 G06K9/62(2006.01)I 主分类号 G06K9/62(2006.01)I
代理机构 陕西电子工业专利中心 61205 代理人 王品华;朱红星
主权项 一种基于混合子空间学习选择性集成的微钙化簇检测装置,包括:子空间学习模块,用于根据训练样本集对子空间学习方法集中的每一个子空间进行训练学习,得到相应的子空间投影矩阵集,并将子空间投影矩阵集输入到基学习器训练模块;基学习器训练模块,用于根据子空间投影矩阵集将训练样本集映射到子空间学习方法集中的每一个子空间,并选取用户设定比例的样本对每一个子空间相对应的基学习器模型进行训练,用剩余的样本进行测试得到测试结果,得到基学习器模型集,并将基学习器模型集和子空间投影矩阵集输入到选择模块;选择模块,用于根据基学习器模型集和子空间投影矩阵集选择最优子空间及与子空间相对应的基学习器模型,若子空间学习方法所对应的基学习器模型的测试结果准确度大于用户设定的阈值则选取,否则返回,并将选择的结果输入到保存模块;保存模块,用于将选择模块已选择的子空间学习方法和基学习器模型,及基学习器模型对应的训练测试结果作为权重一并保存到检测模型库中;测试模块,用于调用检测模型库中的模型,将原始图像块通过候选子空间中的投影矩阵集合投影到特征子空间,并调用与子空间学习方法对应的基学习器模型进行测试得到测试结果集,并将测试结果集输入到决策集成模块;决策集成模块,用于计算测试结果集的最终检测结果,并将检测结果交给检测判决模块;检测判决模块,用于根据最终检测结果值判断该图像块中是否含有微钙化簇,并输出检测结果。
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号