TY - JOUR A2 - Pietka, Ewa AU - Abdel-Qader, Ikhlas AU - Abu-Amara，Fadi PY - 2008 DA - 2008/05/15 TI -乳腺癌计算机辅助诊断系统利用独立分量分析和模糊分类器SP - 238305 x光检查六世- 2008 AB -是一个重复性任务导致疲劳和眼睛疲劳由于每千例分析了放射科医生,只有3-4是癌，因此一种异常可能被忽视。计算机辅助检测(CAD)算法被开发来帮助放射科医生检测乳房x线照片的病变。本文研制了一种乳腺癌计算机辅助检测与诊断(CADD)系统。该框架基于主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和模糊分类器的结合来识别和标记可疑区域。这是一种新的方法，因为它将模糊分类器集成到ICA模型中。使用MIAS数据库实现和测试。该算法可将乳房x光片分类为正常或异常。此外，如果不正常，它将区分为良性或恶性组织。 Results show that this system has 84.03% accuracy in detecting all kinds of abnormalities and 78% diagnosis accuracy. SN - 1687-5591 UR - https://doi.org/10.1155/2008/238305 DO - 10.1155/2008/238305 JF - Modelling and Simulation in Engineering PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -