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ABSTRACT
Contents
I. Introduction 12
II. Related Works 14
2.1. Background 14
2.1.1. Microcalcification 15
2.1.2. Computer Aided Diagnosis 17
2.2. Support Vector Machine 18
2.2.1. Linear SVM Classifier 18
2.2.2. Nonlinear SVM Classifier 23
2.2.3. SVM Kernel Function 24
III. Proposed Method 27
3.1. Coarse Detection Step : ROI Generation 28
3.1.1. Feature Extraction for Coarse Detection Step 29
3.1.2. ROI Generation 30
3.2. Fine Detection Step : Microcalcification Decision 32
3.2.1. Feature Extraction for Fine Detection Step 33
3.2.2. Microcalcification Decision 38
IV. Experiment 40
4.1. Experimental Environment 40
4.2. Result of CAD system Using Multi-layer SVM 41
V. Conclusion 45
국문요약 46
References 49
Acknowledgement 52
Table 3-1 : Description of the features for the 2nd SVM 33
Figure 2-1 : SVM with a maximum margin hyper-plane and slack variable 20
Figure 2-2 : Feature space mapping by kernel function to higher dimension 25
Figure 3-1 : Overall procedure of the proposed method 28
Figure 3-2 : ROI generation using 1st SVM 28
Figure 3-3 : Microcalcification Decision using 2nd SVM 32
Figure 3-4 : Sobel mask used to compute the gradient at pointed z5 35
Figure 3-5 : Directional and non-directional edge mask for edge detection 36
Figure 3-6 : The block enclosing ROI and 8-adjacent blocks 38
Figure 4-1 : Examples of Korean mammogram 41
Figure 4-2 : Microcalcification detection Result at each step 42
Figure 4-3 : FROC curve of microcalcification decision 43
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