基于顏色自相關圖的乳腺腫瘤良惡性分類
摘要：目的:構建一種乳腺腫瘤良惡性分類模型,使醫(yī)生得到更加客觀、準確的診斷結果。方法:借助BreaKHis數(shù)據(jù)集,提取乳腺腫瘤病理圖像顏色自相關圖的64維特征,利用k-NN分類器構建乳腺腫瘤良惡性分類模型,并對乳腺腫瘤良惡性進行分類。結果:顏色自相關圖中像素空間距離d=1時分類精度最高,準確度平均達到87.01%,靈敏度平均達到88.52%,特異度平均達到85.49%。結論:該模型為乳腺腫瘤良惡性分類提供了一種新型的檢測手段,可有效提高乳腺腫瘤良惡性臨床診斷的準確率。
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