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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제28권 제1호
발행연도
2007.1
수록면
162 - 168 (7page)

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For the past decade, the full-field digital mammography has been widely used for early diagnosis of breast cancer, and computer aided diagnosis has been developed to assist physicians as a second opinion. In this study, we try to predict the breast cancer using both mediolateral oblique(MLO) view and craniocaudal(CC) view together. A skilled radiologist selected 35 pairs of ROIs from both MLO view and CC view of digital mammogram. We extracted textural features using Spatial Grey Level Dependence matrix from each mammogram and evaluated the generalization performance of the classifier using Support Vector Machine. We compared the multi-view based classifier to single-view based classifier that is built from each mammogram view. The results represent that the multi-view based computer aided diagnosis in digital mammogram could improve the diagnostic performance and have good possibility for clinical use to assist physicians as a second opinion.
#digital mammogram #textural features #support vector machine #multi-view analysis

목차

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참고문헌 (17)

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A. Petrosian / 1994. / Computer-aided diagnosis in mammography classification of mass and normal tissue by texture analysis 39 : 2273 ~ 2288 google schola A. Tiedeu / 2005. / Correspondence between microcalcification projections on two mammographic views acquired with digital systems 28 : 151 ~ 158 google schola C. J. C. Burges / 1998. / A tutorial on support vector machines for pattern recognition 2 : 121 ~ 167 google schola C.C. Chang / //www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm2001. / LIBSVM : a library for support vector machines google schola D. B. Kopans / 1997. / Breast Imaging google schola

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