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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제27권 제5호
발행연도
2006.1
수록면
291 - 299 (9page)

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A Computer-Aided Diagnosis system has been examined to reduce the effort of radiologist. In this paper, we propose the algorithm using Support Vector Machine(SVM) classifier to discriminate whether microcalcifications are malignant or benign tumors. The proposed method to detect microcalcifications is composed of two detection steps each of which uses SVM classifier. The coarse detection step finds out pixels considered high contrasts comparing with neighboring pixels. Then, Region of Interest(ROI) is generated based on microcalcification characteristics. The fine detection step determines whether the found ROIs are microcalcifications or not by merging potential regions using obtained ROIs and SVM classifier. The proposed method is specified on Korean mammogram database. The experimental result of the proposed algorithm presents robustness in detecting microcalcifications than the previous method using Artificial Neural Network as classifier even when using small training data.
#컴퓨터지원진단 #CAD) #미세석회화 #support vector machine #SVM) #mammography

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