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机译:使用选定的形状,边缘清晰度和纹理特征以及基于线性和基于内核的分类器对乳房肿块进行分类
Department of Electrical Engineering and Electronics The University of Liverpool Brownlow Hill L69 3GJ Liverpool UK;
Department of Electrical Engineering and Electronics The University of Liverpool Brownlow Hill L69 3GJ Liverpool UK;
Department of Electrical and Computer Engineering Schulich School of Engineering University of Calgary Calgary Alberta T2N 1N4 Canada;
Breast masses; breast tumors; mammography; computer-aided diagnosis; feature selection; pattern classification; kernel-based classifiers; shape analysis; edge-sharpness analysis; texture analysis;
机译:基于超声图像中形状和纹理特征的乳腺良恶性分类
机译:使用具有形状,边缘锐度和纹理特征的神经网络对乳房X线照片中的乳房肿块进行分类
机译:使用特征选择和基于内核的技术进行纹理分类
机译:在数字化乳房X线照片中乳腺肿块分类中的形状和纹理特征的比较
机译:使用支持向量机特征选择器和分类器检测乳腺癌检测
机译:使用选定的形状边缘清晰度和纹理特征以及基于线性和基于内核的分类器对乳房肿块进行分类
机译:使用选定的形状,边缘清晰度和纹理特征以及基于线性和基于内核的分类器对乳房肿块进行分类
机译:利用有监督的多尺度纹理特征分类器对中非JERs-1图像拼接进行分类