摘要：针对乳腺癌早期X摄片人为难以甄别的问题,提出了一种新的基于失衡数据挖掘的检测方法,为计算机辅助乳腺癌早期诊断提供一套有效的解决方案.首先,提出了基于聚类簇边界采样（CBS）的方法对数据集进行重采样,通过聚类密度阈值和边界密度阈值来更加科学、准确地确定聚类边界指导重采样.其次,引入集成学习思想有效调节数据失衡对SVM分类算法产生的影响.通过在佛罗里达大学的乳腺X摄片图像数据库中进行的对比实验表明该方法与传统方法比较,采用CBS前后的AUC值从0.577提升到0.717,再引入集成学习方法,AUC值提升到0.83.结果表明所提出的方法可以有效地检测出X摄片图像中异常的潜在钙化点,实现辅助医生提高乳腺癌早期诊断的成功率.

关键词：计算机辅助诊断 图像数据挖掘 支持向量机 聚类采样 

单位：哈尔滨理工大学软件学院 哈尔滨150080 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室 哈尔滨150080