基于贝叶斯分类模型的乳腺X线摄影辅助诊断的研究  

The Research of Mammography Based on Bayesian Classification

作　　者：纪琳[1] 惠孛[2] 吴双[3] 

机构地区：[1]四川大学华西医院放射科,成都610041 [2]电子科技大学计算机科学与工程学院&软件学院,成都610054 [3]浙江大学计算机科学与技术学院,杭州310027

出　　处：《生物医学工程学杂志》2011年第3期475-478,共4页Journal of Biomedical Engineering

摘　　要：乳腺癌是现代女性最常见的恶性肿瘤之一。如何利用计算机辅助诊断(CAD)技术提高对乳腺癌的诊断正确率是目前的一个研究热点。结合X线摄影和CAD技术对乳腺癌进行判别。使用来自四川大学华西医院2010年第一季度的118例乳腺X线样本进行验证。分别从分类的0-1损失错误率和RMSE错误率,验证了三种贝叶斯分类模型的性能。实验结果表明贝叶斯模型能很好地对乳腺癌X线摄影进行判别。Breast cancer is one of the most popular malignant diseases of women in contemporary times.How to improve the accuracy in diagnosis of breast cancer is currently a hot topic.Mammography has been widely used in screening of breast cancer and many computer aided diagnose（CAD） technologies have been developed to help radiologists to improve the diagnostic performance.We collected the data of 118 cases in the experiments in West China Hospital.Our experiment validaeeult of experiment showed that Bayesian classification model could classify mammography effectively.

关 键 词：贝叶斯分类 乳腺X线摄影 计算机辅助诊断 

分 类 号：R737.9[医药卫生—肿瘤]