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Mass type-specific sparse representation for mass classification in computer-aided detection on mammograms

机译:在乳房X线照片的计算机辅助检测中用于质量分类的特定于质量类型的稀疏表示

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摘要

BackgroundBreast cancer is the leading cause of both incidence and mortality in women population. For this reason, much research effort has been devoted to develop Computer-Aided Detection (CAD) systems for early detection of the breast cancers on mammograms. In this paper, we propose a new and novel dictionary configuration underpinning sparse representation based classification (SRC). The key idea of the proposed algorithm is to improve the sparsity in terms of mass margins for the purpose of improving classification performance in CAD systems.
机译:背景乳腺癌是女性人群发病率和死亡率的主要原因。由于这个原因,已经进行了大量的研究工作来开发计算机辅助检测(CAD)系统,以便在乳房X线照片上早期发现乳腺癌。在本文中,我们提出了基于稀疏表示的分类(SRC)的新的和新颖的字典配置。所提出算法的关键思想是在质量裕度方面提高稀疏性,以提高CAD系统中的分类性能。

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