×
H·D·程。;蔡晓鹏;陈晓伟;胡立明;娄雪玲

计算机辅助检测和分类乳腺X线片中的微钙化：一项调查。 （英语） Zbl 1058.68621号

模式识别 36，第12期，2967-2991（2003）.
摘要：乳腺癌仍然是世界上一个重大的公共卫生问题。在美国，每年约有182000例新的乳腺癌确诊病例，46000名女性死于乳腺癌。更令人不安的是，美国八分之一的女性在一生中的某个时候会患上乳腺癌。由于这种疾病的病因仍然不明，初级预防似乎是不可能的。早期发现是改善乳腺癌预后的关键。乳房X线摄影是早期检测乳腺癌的可靠方法之一。人类观察员有一些局限性，放射科医生很难对广泛筛查中产生的大量乳房X线照片进行准确和统一的评估。微钙化簇（MCCs）的存在是检测早期乳腺癌的重要标志。30–50%的乳腺癌通过钼靶摄影检测出的早期征兆是出现成簇的细小颗粒状微钙化，60–80%的乳腺癌在组织学检查中显示为MCC。微钙化簇的出现与疾病之间的高度相关性表明，用于MCC自动检测/分类的CAD（计算机辅助诊断）系统将对乳腺癌的控制非常有用。在本文中，我们总结和比较了计算机辅助检测系统各个阶段中使用的方法。特别是对增强和分割算法、乳腺特征、分类器及其性能进行了研究和比较。还讨论了剩余的挑战和未来的研究方向。

引用于9文件

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别
92 C55 生物医学成像和信号处理

关键词：

微量钙化;乳房X射线照相术;计算机辅助检测;对比度增强;细分;特征提取;微钙化簇（MCC）检测和分类;假阳性（FP）;假阴性（FN）;接收机工作特性（ROC）;自由响应接收机工作特性（FROC）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.D.Cheng}等人，模式识别36，No.12，2967--2991（2003；Zbl 1058.68621）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 周，X。；Gordon，R.，《早期乳腺癌检测概述和未来展望》，《生物识别评论》。工程师，17，203-255（1989）
[2] Chan，H.P。；Doi，K。；Vyborny，C.J。；Lam，K.L。；Schmidt，R.A.，《计算机辅助检测乳腺X线照片中的微钙化——方法学和初步临床研究》，《投资》。无线电。，23664-671（1988年）
[3] Chan，H.P。；Doi，K。；加尔霍特拉，S。；Vyborny，C.J。；MacMahon，H。；Jokich，P.M.，《数字放射成像中的图像特征分析和计算机辅助诊断I.乳房造影中微钙化的自动检测》，医学物理。，14538-548（1987年）
[4] Wu，Y。；Doi，K。；Giger，M.L。；Nishikawa，R.M.，数字乳房X线照片中微钙化的计算机辅助检测，投资。无线电。，9, 664-674 (1988)
[5] Davies，D.H。；Dance，D.R.，《计算机自动检测射线密集型乳房中的细微钙化》，Phys。医学生物学。，37, 1385-1390 (1992)
[6] Lee，S。；Lo，C。；王，C。；Chung，P。；Chang，C。；杨，C。；Hsu，P.，用于检测和分类微钙化的计算机辅助设计乳房X光扫描系统，国际医学杂志。，60, 1, 29-57 (2000)
[7] 于斯。；Guan，L.，用于自动检测数字化乳房X光片中成簇微钙化的CAD系统，IEEE Trans。医学图像。，19, 2, 115-126 (2000)
[8] Verma，B。；Zakos，J.，基于模糊神经和特征提取技术的数字乳房X线照片计算机辅助诊断系统，IEEE Trans。通知。Technol公司。生物识别。，5, 1, 46-54 (2001)
[9] Yoshida，H。；Doi，K。；西川，R.M。；Giger，M.L。；Schmidt，R.A.，一种改进的计算机辅助诊断方案，使用小波变换检测数字乳房X光片中的簇状微钙化，美国科学院。无线电。，3, 8, 621-627 (1996)
[10] Zheng，B。；Chang，Y。；Staiger，M。；好，W。；Gur，D.，数字化乳房X线照片中聚集微钙化的计算机辅助检测，美国科学院。无线电。，2, 655-662 (1995)
[11] 威尔逊，M。；密特拉，S。；Roberson，G.H。；Shieh，Y.Y.，使用统计变量箱阈值滤波法在乳房X光片中自动检测微钙化，SPIE，3165195-326（1997）
[12] M.A.Gavrielides，J.Y.Lo，Jr CE，乳腺X光片中微钙化簇分割的计算机辅助诊断方案的参数优化，医学物理。29(4) (2002) 475-483.; M.A.Gavrielides，J.Y.Lo，Jr CE，乳腺X光片中微钙化簇分割的计算机辅助诊断方案的参数优化，医学物理。29(4) (2002) 475-483.
[13] Papadopoulos，A。；Fotiadis，D.I。；Likas，A.，基于混合神经网络分类器Artif的自动微钙化检测系统。因特尔。医学，25，2，149-167（2002）
[14] Verma，B。；Zakos，J.，基于模糊神经和特征提取技术的数字乳房X线照片计算机辅助诊断系统，IEEE Trans。通知。Technol公司。生物识别。，5, 1, 46-54 (2001)
[15] 莱希特，I。；Lederman，R。；枕边木，S。；Bamberger，P。；诺瓦克，B。；Fields，S.，《乳腺造影术中微钙化计算机辅助诊断的优化参数》，美国科学院。无线电。，7, 6, 406-412 (2000)
[16] Nishikawa，R.M.，《微钙化的检测》，（Karssemeijer，N.；Thijssen，M.；Hendriks，J.；van Erning，L.，《数字乳房X线摄影术》，奈梅亨98（1998），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社阿姆斯特丹），131-153
[17] 奥尔森，S.L。；Fam，B.W。；冬季，P.F。；肖尔茨（F.J.Scholz）。；Lee，A.K。；Gordon，S.E.，乳腺钙化成像特性分析，放射学，169，2329-332（1988）
[18] 达万，美联社。；Royer，E.L.，通过计算机图像处理增强乳腺X线特征，计算机。方法生物识别程序。，27, 1, 23-35 (1988)
[19] Sickles，E.A.，《300例连续不可切除乳腺癌的乳房X线特征》，美国放射医学杂志。，146, 661-665 (1986)
[20] Beghdadi，A。；Negrate，A.L.，基于边缘局部检测的对比度增强技术，计算机。视觉图形图像处理。，46, 162-174 (1989)
[21] Dengler，J。；贝伦斯，S。；Desaga，J.F.，乳腺X光片中微钙化的分割，IEEE Trans。医学图像。，12, 4, 634-642 (1993)
[22] 程华德，徐华杰，对比度增强的模糊方法，第十四届模式识别国际会议，澳大利亚布里斯班，1998年8月，第17-22页。；程海德，徐海杰，对比度增强的模糊方法，第14届模式识别国际会议，澳大利亚布里斯班，1998年8月，第17-22页。
[23] N.Karssemeijer，乳腺造影术中的自适应噪声均衡和图像分析，医学成像中的信息处理：第13届国际会议，IPMI’93，美国亚利桑那州，1993年，第472-486页。；N.Karssemeijer，乳腺造影术中的自适应噪声均衡和图像分析，医学成像中的信息处理：第13届国际会议，IPMI’93，美国亚利桑那州，1993年，第472-486页。
[24] McSweeney，M.B。；Sprawls，P。；Egan，R.L.，增强图像乳房X射线照相术，AJR，140，9-14（1983）
[25] Chan，H.P。；Vyborny，C.J。；McaMahon，H。；梅茨，C.E。；Doi，K。；Sickles，E.A.，《像素大小和非锐化掩膜过滤对细微微钙化检测影响的数字乳腺摄影ROC研究》，投资。无线电。，22, 7, 581-589 (1987)
[26] Woods，K。；克拉克，L.P。；Velthuizen，R.，使用局部阈值技术增强数字乳房X线照片，IEEE医学和生物学会工程年度国际会议，13，1，114-115（1991）
[27] 戈登，R。；Rangayyan，R.M.，使用固定和自适应邻域增强胶片乳房X光照片的特征，应用。选择。，23, 4, 560-564 (1984)
[28] Dhawan，A.P。；布埃洛尼，G。；Gordon，R.，通过最佳自适应邻域图像处理增强乳房X光特征，IEEE Trans。医学图像。，MI-5，1，8-15（1986）
[29] 莫罗，W.M。；Paranjape，R.B。；Rangayyan，R.M。；Desautels，J.E.L.，基于区域的乳房X光造影增强，IEEE Trans。医学图像。，11, 3, 392-406 (1992)
[30] Kallergi，M。；Woods，K。；克拉克，L.P。；钱，W。；Clark，R.A.，数字乳房摄影中的图像分割局部阈值和区域生长算法的比较，计算。医学图像。图表。，16, 323-331 (1992)
[31] Woods，K.S。；Doss，C.C.公司。；鲍耶，K.W。；Solka，J.L。；Priebe，C.E。；Kegelmeyer，W.P.，《模式识别技术在乳腺造影术中检测微钙化的比较评估》，《国际模式识别技术杂志》。智力。，7, 1417-1436 (1993)
[32] 沈，L。；Rangayyan，R。；Desautles，J.E.L.，《乳腺钙化的检测和分类》，《国际模式识别技术》。智力。，71403-1416（1993年）
[33] 沈，L。；Rangayyan，R.M。；Desautels，J.E.L.，形状分析在乳腺钙化中的应用，IEEE Trans。医学图像。，13, 2, 263-274 (1994)
[34] Gurcan，M.N。；Yardimci，Y。；Cetin，A.E。；Ansari，R.，《使用高阶统计量检测乳房X光片中的微钙化》，《信号处理》。莱特。，4, 8, 213-216 (1997)
[35] M.N.Gurcan，Y.Yardimci，A.E.Cetin，R.Ansari，《使用非线性子带分解自动检测和增强乳房X光照片中的微钙化》，1997年IEEE声学、语音和信号处理国际会议，第4卷，德国慕尼黑，1997年4月，第3069-2072页。；M.N.Gurcan，Y.Yardimci，A.E.Cetin，R.Ansari，使用非线性子带分解自动检测和增强乳房X光片中的微钙化，1997年IEEE声学、语音和信号处理国际会议，第4卷，德国慕尼黑，1997年4月，第3069-2072页。
[36] Cheng，H.D。；Lui，Y.M。；Freimanis，R.I.，《使用模糊逻辑技术检测微钙化的新方法》，IEEE Trans。医学图像。，17, 3, 442-450 (1998)
[37] 莱恩，A.F。；舒勒，S。；范，J。；Huda，W.，《通过多尺度分析增强乳腺X线特征》，IEEE Trans。医学图像。，13, 4, 7250-7260 (1994)
[38] Kim，J.K。；Park，J.M。；Song，K.S。；Park，H.W.，使用一阶导数和局部统计的自适应乳房X光图像增强，IEEE Trans。医学影像学。，16, 5, 495-502 (1997)
[39] Kim，J.K。；Park，J.M。；Song，S.S。；Park，H.W.，使用周围区域依赖性方法和人工神经网络检测乳房X光片上的聚集微钙化，J.VLSI信号处理。，18, 251-262 (1998)
[40] Kim，J.K。；Park，H.W.，数字化乳房X光片中微钙化检测的统计纹理特征，IEEE Trans。医学图像。，18, 3, 231-238 (1999)
[41] 李，H。；Ray Liu，K.J。；Lo，S.C.B.，用于增强数字乳房X光照片中微钙化的分形建模和分割，IEEE Trans。医学图像。，16, 6, 785-798 (1997)
[42] H.Li，K.J.R.Liu，S.C.B.Lo，乳腺X线照片的分形建模和微钙化增强，1996年IEEE核科学研讨会和医学成像会议，第3卷，1996年，第1850-1854页。；H.Li，K.J.R.Liu，S.C.B.Lo，乳腺X线照片的分形建模和微钙化增强，1996年IEEE核科学研讨会和医学成像会议，第3卷，1996年，第1850-1854页。
[43] S.H.Nam，J.Y.Choi，图像增强和分形维数用于检测乳房X光片中的微钙化的方法，第20届IEEE医学和生物学会工程国际年会论文集，第20（2）卷，1998年，第1009-1012页。；S.H.Nam，J.Y.Choi，图像增强和分形维数用于检测乳房X光片中的微钙化的方法，第20届IEEE医学和生物学会工程国际年会论文集，第20（2）卷，1998年，第1009-1012页。
[44] S.Yu，S.Brown，Y.Xue，L.Guan，利用小波增强和识别乳腺X线图像中的微钙化，1996年IEEE系统、人与控制论国际会议，第2卷，中国北京，1996年10月，第1166-1171页。；S.Yu，S.Brown，Y.Xue，L.Guan，利用小波增强和识别乳房X光图像中的微钙化，1996年IEEE系统、人与控制论国际会议，第2卷，中国北京，1996年10月，第1166-1171页。
[45] Wang，T.C。；Karayiannis，N.B.，使用小波检测数字乳房X光照片中的微钙化，IEEE Trans。医学图像。，17, 4, 498-509 (1998)
[46] 郑，B。；钱，W。；Clarke，L.P.，用于检测微钙化的光谱熵决策的数字乳房X射线照相混合特征神经网络，IEEE Trans。医学图像。，15889-597（1996年）
[47] H.Yoshida，K.Doi，R.M.Nishikawa，群集微钙化的自动检测，SPIE图像处理，第2167卷，加利福尼亚州纽波特海滩，1994年2月，第868-886页。；H.Yoshida，K.Doi，R.M.Nishikawa，群集微钙化的自动检测，SPIE图像处理，第2167卷，加利福尼亚州纽波特海滩，1994年2月，第868-886页。
[48] Mascio，L.N。；赫尔南德斯，J.M。；Logan，C.M.，高分辨率数字乳房X光片中微钙化的自动分析，SPIE图像处理。，1898, 472-479 (1993)
[49] Cheng，H。；Lui，Y。；Freimanis，R.，《使用模糊逻辑技术检测微钙化的新方法》，IEEE Trans。医学图像。，17, 3 (1998)
[50] 列斐伏尔，F。；贝纳利，H。；Kahn，E。；Paola，R.D.，数字乳房X线照片中微钙化分割的分形方法，医学物理。，22, 4, 381-391 (1995)
[51] Davies，D.H。；Dance，D.R.，数字乳房X光片中聚集钙化的计算机自动检测，Phys。医学生物学。，3511111-1118（1990年）
[52] Bankman，I.N。；Nizialek，T。；西蒙，I。；盖特伍德，O.B。；温伯格，I.N。；Brody，W.R.，检测乳房X光片中微钙化的分割算法，IEEE Trans。医学图像。，1, 2, 141-149 (1997)
[53] Kass，M。；Witken，A。；Terzopoulos，D.，《蛇：活动轮廓模型》，国际计算机杂志。愿景，1，4，321-331（1988）
[54] J.M.Mossi，A.Albiol，《使用形态连接算子改进簇状微钙化的检测》，1999年IEEE图像处理及其应用，1999年，第498-501页。；J.M.Mossi，A.Albiol，《使用形态连接算子改进簇状微钙化的检测》，1999年IEEE图像处理及其应用，1999年，第498-501页。
[55] R.M.Nishikawa，Y.Jiang，M.L.Giger，K.Doi，C.J.Vyborny，R.A.Schmidt，集群微钙化的计算机辅助检测，IEEE国际系统会议论文集，人与控制论，1992年，第1375-1378页。；R.M.Nishikawa，Y.Jiang，M.L.Giger，K.Doi，C.J.Vyborny，R.A.Schmidt，集群微钙化的计算机辅助检测，IEEE国际系统会议论文集，人与控制论，1992年，第1375-1378页。
[56] D.Zhao，M.Shridhar，D.G.Daul，《乳腺X光片钙化检测形态学》，1992年IEEE声学、语音和信号处理国际会议，第三期，1992年3月23日至26日，第129-132页。；D.Zhao，M.Shridhar，D.G.Daul，《乳腺摄影钙化检测形态学》，1992年IEEE声学、语音和信号处理国际会议，第三期，1992年3月23日至26日，第129-132页。
[57] Jin，H.R.，使用具有多个结构元素的形态滤波器从乳房X光片中提取微钙化，系统计算。日本。，24, 11, 66-74 (1993)
[58] Chen，C.H。；Lee，G.G.，《利用多分辨率小波分析进行数字乳房X光片分割和微钙化检测》，图形模型图像处理。，59, 5, 349-364 (1997)
[59] 海涅，J.J。；Deans，S.R。；Cullers，D.K。；Stauduhar，R。；Clarke，L.P.，高分辨率数字乳房X光照片的多分辨率统计分析，IEEE Trans。医学图像。，16, 5, 503-515 (1997)
[60] H.Yoshida，W.Zhang，W.Cai，K.Doi，R.M.Nishikawa，M.L.Giger，基于监督学习的优化小波变换用于检测数字乳房X光片中的微钙化，IEEE图像处理国际会议论文集，第3卷，华盛顿特区，1995年10月，第152-155页。；H.Yoshida，W.Zhang，W.Cai，K.Doi，R.M.Nishikawa，M.L.Giger，基于监督学习的优化小波变换用于检测数字乳房X光片中的微钙化，IEEE图像处理国际会议论文集，第3卷，华盛顿特区，1995年10月，第152-155页。
[61] R.N.Strickland，H.I.Hahn，乳腺造影术中检测微钙化的小波变换，《国际图像处理会议论文集》，德克萨斯州奥斯汀，1994年，第402-406页。；R.N.Strickland，H.I.Hahn，《乳腺造影术中检测微钙化的小波变换》，《国际图像处理会议论文集》，德克萨斯州奥斯汀，1994年，第402-406页。
[62] R.N.Strickland，H.I.Hahn，乳腺造影术中微钙化检测和分类的小波变换匹配滤波器，1995年IEEE图像处理国际会议论文集，1995年10月23日至28日，第422-425页。；R.N.Strickland，H.I.Hahn，乳腺造影术中微钙化检测和分类的小波变换匹配滤波器，1995年IEEE图像处理国际会议论文集，1995年10月23日至28日，第422-425页。
[63] R.N.Strickland，H.I.Hahn，L.J.Baig，将CAD与乳房X光增强相结合的小波方法，《医学成像1996：图像处理》，SPIE Proceedings，Vol.2710，1996，pp.888-903。；R.N.Strickland，H.I.Hahn，L.J.Baig，将CAD与乳房X光照片增强相结合的小波方法，《1996年医学成像：图像处理》，《SPIE学报》，第2710卷，1996年，第888-903页。
[64] R.N.斯特里克兰。；Hahn，H.I.，用于目标检测和恢复的小波变换方法，IEEE Trans。图像处理。，6, 724-735 (1997)
[65] W.J.H.Veldkamp，N.Karssemeijer，乳房X光片局部对比度的标准化，IEEE Trans。医学图像。（2000）731-738年7月19日（7）。；W.J.H.Veldkamp，N.Karssemeijer，乳房X光片局部对比度的标准化，IEEE Trans。医学图像。2000年7月19日（7）731-738。
[66] 路西耶，B.J。；Kallergi，M。；钱，W。；DeVore，R.A。；克拉克·R·A。；Saff，E.B。；Clarke，L.P.，数字乳房X线照片的小波压缩和分割，J.数字图像。，7，1，27-38（1994年）
[67] 张晓平。；Desai，M.D.，使用小波和自适应阈值分割明亮目标，IEEE Trans。图像处理。，10, 7, 1020-1030 (2001) ·Zbl 1039.68798号
[68] 克拉克，L.P。；Kallergi，M。；钱，W。；李海德。；克拉克·R·A。；Silbiger，M.L.，《数字乳腺造影中用于微钙化分割的树结构非线性滤波器和小波变换》，《癌症快报》。，77, 173-181 (1994)
[69] 钱，W。；Kallergi，M。；克拉克，L.P。；李海德。；Venugopal，P.，数字乳腺造影中微钙化的树结构小波变换分割，医学物理。，22, 8, 1247-1253 (1995)
[70] R.N.Strickland，H.II Hahn，小波变换作为多分辨率匹配滤波器和零交叉检测器用于检测乳房X光片中的微钙化，1995年IEEE医学与生物学工程第17届年会和第21届加拿大医学与生物工程会议论文集，1995年9月20日至23日，第1047-1048页。；R.N.Strickland，H.II-Hahn，小波变换作为一种多分辨率匹配滤波器和过零检测器，用于检测乳房X光照片中的微钙化，1995年IEEE医学和生物学工程第17届年会和第21届加拿大医学和生物工程会议论文集，1995年9月20-23日，第1047-1048页。
[71] 唐纳德·L。；McCandless，A。；罗杰斯，S.K。；霍夫梅格特，M.J.W。；Ruck，M.D.W。；雷恩斯，C.R.A。；Suter，B.W.，集群微钙化的小波检测，Proc。SPIE-国际。Soc.选项。工程师，2762，388-399（1996）
[72] D.Gunawan，使用小波变换检测微钙化，IEEE Pacific RIM通信、计算机和信号处理会议，2001年8月26-28日，第694-697页。；D.Gunawan，使用小波变换检测微钙化，IEEE Pacific RIM通信、计算机和信号处理会议，2001年8月26-28日，第694-697页。
[73] H.C.Choe，A.K.Chan，使用多尺度技术在数字化乳房X光片中检测微钙化簇，IEEE西南部图像分析和解释研讨会论文集，1998年，第23-28页。；H.C.Choe，A.K.Chan，使用多尺度技术在数字化乳房X光片中检测微钙化簇，IEEE西南部图像分析和解释研讨会论文集，1998年，第23-28页。
[74] W.Qian，L.P.Clarke，H.D.Li，R.A.Clark，M.L.Silbiger，自适应顺序统计滤波和小波变换在乳腺造影术中的特征增强，《医学和生物学工程年度会议论文集》，第15卷（第1部分），1993年10月28日至31日，第62-63页。；W.Qian，L.P.Clarke，H.D.Li，R.A.Clark，M.L.Silbiger，自适应顺序统计滤波和小波变换在乳腺造影术中的特征增强，《医学和生物学工程年度会议论文集》，第15卷（第1部分），1993年10月28日至31日，第62-63页。
[75] 拉多，M.J。；Tahoces，P.G。；门德斯，A.J。；索托，M。；Vidal，J.J.，一种基于小波的算法，用于检测数字乳房X线照片中的聚集性微钙化，医学物理。，26, 7, 1294-1305 (1999)
[76] 钱，W。；克拉克，L.P。；Kallergi，M。；Clark，R.A.，《数字乳房X射线照相术中的树结构非线性滤波器》，IEEE Trans。医学图像。，13, 1, 25-36 (1994)
[77] Cheng，T.W。；Goldgof，D.B。；Hall，L.，快速模糊聚类，模糊集与系统，93，49-56（1998）·Zbl 0920.68123号
[78] Karssemeijer，N.，乳腺X光片中微钙化簇的自适应噪声均衡和识别，国际J模式识别Artif。智力。，7, 6, 1357-1376 (1993)
[79] R.N.斯特里克兰。；哈恩，H.II。，用于检测乳房X光照片中微钙化的小波变换，IEEE Trans。医学图像。，15, 2, 218-229 (1996)
[80] Fam，B.W。；奥尔森，S.L。；冬季，P.F。；Scholz，F.J.，检测乳腺X光片上微小簇状钙化的算法，放射学，169，2，333-337（1988）
[81] W.J.H.Veldkamp，N.Karssemeijer，《数字乳房X线照片中检测微钙化簇的改进方法》，SPIE图像处理会议，第3661卷，1999年2月，第512-522页。；W.J.H.Veldkamp，N.Karssemeijer，《数字乳房X线照片中检测微钙化簇的改进方法》，SPIE图像处理会议，第3661卷，1999年2月，第512-522页。
[82] N.Karssemeijer，数字乳房X光片中钙化自动检测的随机模型，第12届IPMI国际会议，英国怀伊，1992年，第227-238页。；N.Karssemeijer，数字乳房X光照片中钙化自动检测的随机模型，第12届IPMI国际会议，英国怀伊，1992年，第227-238页。
[83] 钱包，B.C。；Solka，J.L。；Priebe，C.E.，《数字乳房X光照片中检测微钙化的方法》，J.digital Imag。，10, 3, 136-139 (1997)
[84] D.Song，W.Qian，L.P.Clarke，《数字乳腺造影术：用于微钙化分割的混合M通道小波变换》，第18届IEEE医学和生物学会国际年会，阿姆斯特丹，1996年，第1069-1070页。；D.Song，W.Qian，L.P.Clarke，《数字乳腺造影术：用于微钙化分割的混合M通道小波变换》，第18届IEEE医学和生物学会工程国际年会，阿姆斯特丹，1996年，第1069-1070页。
[85] 双刀，S。；斯塔尔，M。；魏姆克，R。；Blaffert，T.，《射线照片的多尺度对比度增强——拉普拉斯金字塔与快速小波变换》，IEEE Trans。医学图像。，21, 4, 343-353 (2002)
[86] Netsch，T。；Peitgen，H.O.，检测数字乳房X光片中聚集微钙化的尺度空间特征，IEEE Trans。医学图像。，18, 9, 774-786 (1999)
[87] T.Netsch，数字乳房X光片中检测聚集微钙化的尺度空间方法，数字乳房X线摄影’96，第三届国际研讨会论文集，伊利诺伊州芝加哥，1996年6月，第301-306页。；T.Netsch，《检测数字乳房X线照片中聚集微钙化的尺度空间方法》，《数字乳房X线摄影》，第三届国际研讨会论文集，伊利诺伊州芝加哥，1996年6月，第301-306页。
[88] 波托雷尔，S。；Meunier，B.B。；Muller，S.，《基于模糊逻辑的乳腺摄影图像微钙化符号学分析方法》，《国际智能系统杂志》，12819-848（1997）
[89] H.D.Cheng，J.R.Chen，R.I.Freimanis，X.H.Jiang，微钙化检测的新型模糊逻辑方法，J.Inform。科学。(1998) 1-14.; H.D.Cheng，J.R.Chen，R.I.Freimanis，X.H.Jiang，微钙化检测的新型模糊逻辑方法，J.Inform。科学。(1998) 1-14.
[90] N.Pandey，Z.Salcic，J.Sivaswamy，基于模糊逻辑的微钙化检测，信号处理神经网络-IEEE研讨会论文集，第2卷，2000年12月11日至13日，第662-671页。；N.Pandey，Z.Salcic，J.Sivaswamy，基于模糊逻辑的微钙化检测，信号处理神经网络-IEEE研讨会论文集，第2卷，2000年12月11-13日，第662-671页。
[91] J.C.Olivo，通过基于小波的选择性滤波技术自动检测生物图像中的斑点，1996年IEEE国际图像处理会议论文集，1996年9月16日至19日，第311-314页。；J.C.Olivo，利用基于小波的选择性滤波技术自动检测生物图像中的斑点，《1996年IEEE图像处理国际会议论文集》，1996年9月16日至19日，第311-314页。
[92] Karssemeijer，N.，乳房X光片中微钙化簇的识别，国际J。模式识别艺术。智力。，7, 6, 1357-1376 (1993)
[93] 莫里森，S。；Linnett，L.M.，《数字乳房X光摄影中基于模型的物体检测方法》，IEEE国际会议图像处理。，2, 182-186 (1999)
[94] L.Zhang，W.Qian，R.Sankar，D.Song，R.Clark，数字乳腺造影中MCC检测的一种新的假阳性减少方法，IEEE声学、语音和信号处理国际会议，2001年5月7日至11日，第1033-1036页。；L.Zhang，W.Qian，R.Sankar，D.Song，R.Clark，数字乳腺造影中MCC检测的一种新的假阳性减少方法，IEEE声学、语音和信号处理国际会议，2001年5月7日至11日，第1033-1036页。
[95] Davies，D.H。；舞蹈，D.R。；Jones，C.H.，数字乳房X光照片中钙化簇的自动检测，SPIE Med.Imag。四： 图像处理。，1233, 185-191 (1990)
[96] Chen，C.H。；Lee，G.G.，使用多分辨率小波分析和期望最大化（EM）算法进行数字乳房摄影的图像分割，J.数字图像。，8, 491-504 (1997)
[97] S.Sehad，S.Desarnaud，A.Strauss，数字化乳房X线照片上聚集微钙化的人工神经分类，IEEE系统、人与控制论国际会议论文集，1997年第5卷，第4217-4222页。；S.Sehad，S.Desarnaud，A.Strauss，数字化乳房X光照片上聚集性微钙化的人工神经分类，《IEEE国际系统、人类与控制论会议论文集》，1997年第5卷，第4217-4222页。
[98] K.Woods，C.Doss，K.Bowyer，L.Clarke，R.Clark，微钙化检测的神经网络方法，IEEE 1992年核科学研讨会和医学成像会议，佛罗里达州奥兰多（1992年10月），1992年，第1273-1275页。；K.Woods，C.Doss，K.Bowyer，L.Clarke，R.Clark，微钙化检测的神经网络方法，IEEE 1992年核科学研讨会和医学成像会议，佛罗里达州奥兰多（1992年10月），1992年，第1273-1275页。
[99] Bankman，J.Tsai，D.Kim，O.Gatewood，W.Brody，《利用神经网络检测微钙化簇》，IEEE医学和生物工程学会年会论文集，第16卷，1994年，第590-591页。；Bankman，J.Tsai，D.Kim，O.Gatewood，W.Brody，《利用神经网络检测微钙化簇》，IEEE医学与生物工程学会年会论文集，第16卷，1994年，第590-591页。
[100] DaPonte，J.S。；Sherman，P.，用统计判别分析和神经网络对超声图像纹理进行分类，计算机。医学图像。图形，15，1，3-9（1991）
[101] 于斯。；关，L。；Brown，S.，数字化乳房X光片中成簇微钙化的自动检测，J.Electron。图像。，8, 1, 76-82 (1999)
[102] R.M.Nishikawa、M.L.Giger、K.Dol、C.J.Vyborny、R.A.Schmidt，数字乳房X光片上集群微钙化的计算机辅助检测，医学生物学。工程计算。（1995年3月）174-178，33（2）。；R.M.Nishikawa、M.L.Giger、K.Dol、C.J.Vyborny、R.A.Schmidt，数字乳房X光片上集群微钙化的计算机辅助检测，医学生物学。工程计算。33（2），1995年3月，174-178。
[103] S.A.Hojjatoleslami，J.Kittler，使用K近邻分类器检测微钙化簇，1996年IEE数字乳腺造影学术讨论会论文集，1996年5月，第1-6页。；S.A.Hojjatoleslami，J.Kittler，使用K-最近邻分类器检测微钙化簇，1996年IEE数字乳房X线摄影学术讨论会论文集，1996年5月，第1-6页。
[104] Spiesberger，W.，《计算机乳房X线检查》，IEEE Trans。生物工程，BMF-26，4，213-219（1979）
[105] J.Marti，J.Batle，X.Cufi，J.Espanol，《数字乳房X射线摄影计算机辅助诊断中的微钙化评估》，1999年EE数字乳房X光摄影学术讨论会论文集，1999年，第1-6页。；J.Marti，J.Batle，X.Cufi，J.Espanol，《数字乳房X射线摄影计算机辅助诊断中的微钙化评估》，1999年EE数字乳房X光摄影学术讨论会论文集，1999年，第1-6页。
[106] 西川，R.M。；姜瑜。；Giger，M.L。；Vyborny，C.J。；施密特，R.A。；Bick，R.，《微钙化在计算机辅助诊断中的应用》，SPIE图像处理。，1898年，422-429年（1993年）
[107] Marti，J。；库菲，X。；Rgincos，J。；埃斯帕诺，J。；Pont，J。；Barcelo，C.，微钙化评估中基于形状的特征选择，SPIE，33381215-1224（1998）
[108] T.Bhangale，U.B.Desai，U.Sharma，一种用于检测乳房X光照片上微钙化的无监督方案，IEEE国际图像处理会议，2000年9月10日至13日，第184-187页。；T.Bhangale，U.B.Desai，U.Sharma，乳腺X光片微钙化检测的无监督方案，IEEE图像处理国际会议，2000年9月10日至13日，第184-187页。
[109] C.Y.Enderwich，E.M.Tzanakou，《利用形状和纹理特征对乳腺组织进行分类》，第19届国际会议论文集——IEEE/EMBS，1997年，第810-813页。；C.Y.Enderwich，E.M.Tzanakou，《利用形状和纹理特征对乳腺组织进行分类》，第19届国际会议论文集——IEEE/EMBS，1997年，第810-813页。
[110] R.J.Ferrari，A.C.P.L.F.de Carvalho，P.M.A.Marques，A.F.Frere，乳腺病变的计算机分类：使用人工神经网络的形状和纹理分析，图像处理。申请。(1999) 517-521.; R.J.Ferrari，A.C.P.L.F.de Carvalho，P.M.A.Marques，A.F.Frere，乳腺病变的计算机分类：使用人工神经网络的形状和纹理分析，图像处理。申请。(1999) 517-521.
[111] Dhawan，A.P。；Chitre，Y。；Moskowitz，M.，基于人工神经网络的乳腺微钙化图像结构特征分类，Proc。SPIE，1905年，820-831年（1993年）
[112] 密尔斯曼，D。；Schenders，P。；Dyck，D.V.，使用基于纹理的特征对微钙化进行分类，数字乳房X线摄影术奈梅亨，1998，233-236（1998）
[113] Dhawan，A.P。；Chitre，Y。；凯泽·博纳索，C。；Moskowita，M.，使用灰度图像结构特征分析乳腺微钙化，IEEE Trans。医学图像。，15246-259（1996年）
[114] Lee，C.S。；Kim，J.K。；Park，H.W.，检测微钙化的乳腺癌计算机辅助诊断系统，SPIE，3335615-626（1998）
[115] 杰罗尼莫，J.S。；哈丁，D.P。；Masspaust，P.R.，基于多个尺度函数的分形函数和小波展开，J.近似理论，78，373-401（1994）·Zbl 0806.41016号
[116] L.Gagnon，J.M.Lina，B.Goulard，用复杂对称Daubechies小波锐化数字化乳房X线照片的增强，IEEE医学和生物学工程年度国际会议，第17（1）卷，1995年，第543-544页。；L.Gagnon，J.M.Lina，B.Goulard，用复杂对称Daubechies小波锐化数字化乳房X线照片的增强，IEEE医学和生物学工程年度国际会议，第17（1）卷，1995年，第543-544页。
[117] F.Rafiee-Rad，H.Soltanina-Zadeh，M.Rahmati，S.Pour-Abdollah，使用多小波特征对乳房X光片进行微钙化分类，《1999年小波在信号和图像处理中的应用进展》，1999年，第832-841页。；F.Rafiee Rad，H.Soltanina Zadeh，M.Rahmati，S.Pour Abdollah，使用多小波特征的乳房X光照片中的微钙化分类，《1999年信号和图像处理中的小波应用论文集》，1999年，第832-841页。
[118] Zadeh，H.S。；Nezhad，S.P。；Rad，F.R.，乳房X光片微钙化分类的纹理特征提取方法，Proc。SPIE，3979982-989（2000）
[119] Rogova，G.L。；Stomper，P.C。；Ke，C.，计算机辅助乳房X光摄影混合系统中的微钙化纹理分析，SPIE，3661，1426-1433（1999）
[120] L.P.Cordella，F.Tortorella，M.Vento，结合具有不同特征的专家对乳房X光片中聚集的微钙化进行分类，《第15届模式识别国际会议论文集》，2000年，第324-327页。；L.P.Cordella、F.Tortorella、M.Vento，结合具有不同特征的专家对乳房X光片中聚集的微钙化进行分类，《第15届模式识别国际会议论文集》，2000年，第324-327页。
[121] Nishlkawa，R.M。；Giger，M.L。；Dio，K。；Vyborny，C.J。；Schmidt，R.A.，集群微钙化的计算机辅助检测和检测信号分组的改进方法，医学物理。，20, 6, 1661-1666 (1993)
[122] A.P.Dhawan，Y.Chitre，C.Bonasso，K.Wheeler，利用纹理特征对乳腺微钙化进行基于辐射基功能的分类，1995年IEEE医学和生物学工程第17届年会和第21届加拿大医学和生物工程会议论文集，1995年9月20日至23日，第535-536页。；A.P.Dhawan，Y.Chitre，C.Bonasso，K.Wheeler，利用纹理特征对乳腺微钙化进行基于辐射基功能的分类，1995年IEEE医学和生物学工程第17届年会和第21届加拿大医学和生物工程会议IEEE会议论文集，1995年9月20日至23日，第535-536页。
[123] Chang，T。；Jay Kuo，C.C.，用树结构小波变换进行纹理分析和分类，IEEE Trans。图像。程序。，2, 4, 429-441 (1993)
[124] 莱恩，A。；Fan，J.，小波包特征纹理分类，IEEE Trans。模式分析。机器英特尔。，15, 11, 1186-1191 (1993)
[125] 考德威尔，C.B。；斯台普顿，S.J。；Holsworth，D.W。；Jong，R.A.，通过分形维数表征乳腺癌软组织模式，物理学。医学生物学。，35, 2, 235-247 (1990)
[126] Davies，D.H。；舞蹈，D.R。；Jones，C.H.，使用局部阈值技术自动检测数字乳房X光片中的微钙化，SPIE医学图像。三： 图像处理。，1092, 153-157 (1989)
[127] Dani Kramer，Farzin Aghdasi，数字化乳房X线照片中微钙化分类的纹理分析技术，1999年第五届IEEE非洲会议论文集，1999年9月28日至10月1日，第395-400页。；Dani Kramer，Farzin Aghdasi，数字化乳房X线照片中微钙化分类的纹理分析技术，1999年第五届IEEE非洲会议论文集，非洲电工技术服务，1999年9月28日至10月1日，第395-400页。
[128] 埃玛，T。；Doi，K。；西川，R.M。；姜瑜。；Papaioannou，J.，利用局部边缘梯度分析减少假阳性簇状微钙化的图像特征分析和计算机辅助诊断，医学物理。，22, 2, 161-169 (1995)
[129] D.Kramer，F.Aghdasi，使用多尺度统计纹理分析对数字化乳房X线照片中的微钙化进行分类，南非通信和信号处理研讨会论文集，1998年9月7日至8日，第121-126页。；D.Kramer，F.Aghdasi，使用多尺度统计纹理分析对数字化乳房X线照片中的微钙化进行分类，南非通信和信号处理研讨会论文集，1998年9月7日至8日，第121-126页。
[130] C.M.Kocur、S.K.Gogers、L.R.Myers、T.Burns、M.Kabrisk、J.W.Hoffmeister、K.W.Baver、J.M.Steppe，《使用神经网络选择用于乳腺癌诊断的小波特征》，IEEE Eng.Med.Biol。（1996）95-102年5月/6月15日（3）。；C.M.Kocur、S.K.Gogers、L.R.Myers、T.Burns、M.Kabrisk、J.W.Hoffmeister、K.W.Baver、J.M.Steppe，《使用神经网络选择用于乳腺癌诊断的小波特征》，IEEE Eng.Med.Biol。15（3）1996年5月/6月，95-102。
[131] A.P.Dhawan，Y.Chitre，M.Moskowitz，E.Gruenstein，使用人工神经网络对乳腺微钙化和结构特征进行分类，IEEE医学和生物学会工程年度国际会议，第13（3）卷，1991年，第1105-1106页。；A.P.Dhawan，Y.Chitre，M.Moskowitz，E.Gruenstein，使用人工神经网络对乳腺微钙化和结构特征进行分类，IEEE医学和生物学会工程年度国际会议，第13（3）卷，1991年，第1105-1106页。
[132] Y.Chitre，A.P.Dhawan，M.Moskowitz，基于人工神经网络的乳腺微钙化图像结构和聚类特征分类，《医学和生物学工程年会论文集》，1993年第15卷，第298-309页。；Y.Chitre，A.P.Dhawan，M.Moskowitz，基于人工神经网络的乳腺微钙化图像结构和聚类特征分类，《医学和生物学工程年度会议论文集》，1993年第15卷，第298-309页。
[133] Zadeh，H.S。；Nezhad，S.P。；Rad，F.R.，基于形状和纹理的特征提取，用于乳腺X线照片中微钙化的分类，Proc。SPIE，4322301-310（2001）
[134] Y.Jiang，R.M.Nishikawa，D.E.Wolverton，C.E.Metz，R.A.Schmidt，K.Doi，乳房X光片中恶性和良性聚集性微钙化的计算机分类，第19届国际会议论文集-IEEE/EMBS，1997年10月30日至11月2日，第521-523页。；Y.Jiang，R.M.Nishikawa，D.E.Wolverton，C.E.Metz，R.A.Schmidt，K.Doi，乳房X光片中恶性和良性聚集性微钙化的计算机分类，第19届国际会议论文集-IEEE/EMBS，1997年10月30日至11月2日，第521-523页。
[135] A.C.Patrocinio，H.Schiabel，R.H.Benatti，C.E.Goes，F.L.S.Nunes，作为乳腺X射线摄影CAD方案一部分的自动分类器集群微钙化特征的研究，第22届EMBS国际年会论文集，2000年7月23日至28日，第1203-1205页。；A.C.Patrocinio，H.Schiabel，R.H.Benatti，C.E.Goes，F.L.S.Nunes，作为乳腺X射线摄影CAD方案一部分的自动分类器集群微钙化特征的研究，第22届EMBS国际年会论文集，2000年7月23日至28日，第1203-1205页。
[136] Gurcan，M.N。；Chan，H.P。；萨希纳，B。；Hadjiiski，L。；Petrick，N。；Helvie，M.A.，《微钙化计算机检测中的最佳神经网络架构选择改进》，美国科学院。无线电。，9, 4, 420-429 (2002)
[137] 古兰，M.N。；萨希纳，B。；Chan，H.P。；Hadjiiski，L。；Petrick，N.，《计算机辅助检测微钙化的最佳神经网络架构的选择——自动化优化技术的比较》，医学物理。，28, 9, 1937-1948 (2001)
[138] 萨希纳，B。；Chan，H.P。；Petrick，N。；Helvie，文学硕士。；Goodsitt，M.M.，基于遗传算法应用于计算机辅助诊断的高灵敏度分类器的设计，Phys。医学生物学。，43, 2853-2871 (1998)
[139] Anastasio，医学硕士。；Yoshida，H。；纳格尔，R。；西川，R.M。；Doi，K.，一种基于遗传算法的方法，用于优化计算机辅助诊断方案的性能，用于检测乳房X光片中的聚集微钙化，医学物理。，25, 9, 1613-1620 (1998)
[140] Chan，H.P。；萨希纳，B。；Lam，K.L.，形态和纹理特征空间中乳腺微钙化的计算机分析，医学物理学。，25, 2007-2019 (1998)
[141] B.Verma，一种基于神经网络的技术，用于定位和分类数字乳房X线照片中的微钙化，IEEE神经网络国际会议论文集，第3卷，1998年5月4日至9日，第1790-1793页。；B.Verma，一种基于神经网络的技术，用于定位和分类数字乳房X光照片中的微钙化，IEEE国际神经网络会议记录，第3卷，1998年5月4-9日，第1790-1793页。
[142] B.Zheng，Y.H.Chang，X.H.Wang，W.F.Good，D.Gur，贝叶斯信念网络在计算机辅助大规模检测诊断方案中的应用，SPIE图像处理会议，第3661卷，加利福尼亚州圣地亚哥，1999年2月，第1553-1560页。；B.Zheng，Y.H.Chang，X.H.Wang，W.F.Good，D.Gur，贝叶斯信念网络在计算机辅助大规模检测诊断方案中的应用，SPIE图像处理会议，第3661卷，加利福尼亚州圣地亚哥，1999年2月，第1553-1560页。
[143] 李海德。；Kallergi，M。；克拉克，L.P。；Jain，V.K。；Clark，R.A.，《数字乳房X射线照相术中肿瘤检测的马尔可夫随机场》，IEEE Trans。医学图像。，14, 3, 565-576 (1995)
[144] 郑，L。；Chan，A.K.，筛查乳房X光照片中肿瘤检测的人工智能算法，IEEE Trans。医学图像。，20, 17, 559-567 (2001)
[145] Jensen，F.V.，《贝叶斯网络简介》（1996年），施普林格：纽约施普林格出版社
[146] I.N.Bankman，W.A.Christens-Barry，D.W.Kim，I.N.Weinberg，O.B.Gatewood，W.R.Brody，乳房X光片中微钙化簇的自动识别，Proc。SPIE，1905（1993）。；I.N.Bankman，W.A.Christens-Barry，D.W.Kim，I.N.Weinberg，O.B.Gatewood，W.R.Brody，乳房X光片中微钙化簇的自动识别，Proc。SPIE，1905（1993）。
[147] B.Zhang，Y.H.Chang，X.H.Wang，W.F.Good，计算机辅助乳腺摄影诊断方案中人工神经网络和贝叶斯信念网络的比较，《SPIE-国际光学工程学会学报》，第3661卷，第二期，美国加利福尼亚州圣地亚哥，1999年2月22日至25日，第1553-1561页。；B.Zhang，Y.H.Chang，X.H.Wang，W.F.Good，计算机辅助乳腺摄影诊断方案中人工神经网络和贝叶斯信念网络的比较，《SPIE-国际光学工程学会学报》，第3661卷，第二期，美国加利福尼亚州圣地亚哥，1999年2月22日至25日，第1553-1561页。
[148] D.C.Edwards，J.Papaioannou，Y.Jiang，M.A.Kupinski，R.M.Nishikawa，使用贝叶斯神经网络消除乳腺X射线照相CAD方案中的假阳性微钙化簇，SPIE国际光学工程学会论文集，第4322卷（3），美国加利福尼亚州圣地亚哥，2001年2月19-22日，第1954-1960页。；D.C.Edwards，J.Papaioannou，Y.Jiang，M.A.Kupinski，R.M.Nishikawa，《利用贝叶斯神经网络消除乳腺造影CAD方案中的假阳性微钙化簇》，《SPIE-国际光学工程学会学报》，第4322（3）卷，美国加利福尼亚州圣地亚哥，2001年2月19-22日，第1954-1960页。
[149] Kupinski，医学硕士。；爱德华兹特区。；Giger，M.L。；Metz，C.E.，使用贝叶斯分类神经网络的理想观测器近似，IEEE Trans。医学图像。，20, 9 (2001)
[150] Lyer，N.S。；坎德尔，A。；Schneider，M.，乳房X光照片解释的基于特征的模糊分类，模糊集和系统，114，2，271-280（2000）·Zbl 0970.68564号
[151] L.O.Hall，乳腺X光片中微钙化分类的学习模糊规则与决策树，《SPIE-国际光学工程学会学报》，第2761卷，佛罗里达州奥兰多，美国，1996年4月，第54-61页。；L.O.Hall，乳腺X光片中微钙化分类的学习模糊规则与决策树，《SPIE-国际光学工程学会学报》，第2761卷，佛罗里达州奥兰多，美国，1996年4月，第54-61页。
[152] 伍兹，K。；Sallam，M.Y。；Bowyer，K.W.，《评估检测算法》，（Karssemeijer，N.；Thijssen，M.；Hendriks，J.；van Erning，L.，《数字乳房X光摄影术奈梅亨》98（1998），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社阿姆斯特丹），19-45
[153] Metz，C.E.，放射成像中的ROC方法，投资。无线电。，21, 9, 720-733 (1986)
[154] Swets，J.A.，ROC分析在医学成像技术评估中的应用，投资。无线电。，14, 2, 109-121 (1979)
[155] 玛丽亚·J·L。；巴勃罗，G.T。；米格尔，S。；Arturo，J.M。；Juan，J.V.，《数字乳房X线照片中的真实和模拟集群微钙化ROC观察者表现研究》，医学物理。，24, 9, 1385-1394 (1997)
[156] Jean，H。；David，医学博士。；F.B.查尔斯。；齐格蒙特，P。；Edward，J.D.，数字立体乳腺摄影术的临床前ROC研究，IEEE Trans。医学图像。，14, 2, 318-327 (1995)
[157] Woods，K。；Kevin，W.B.，为人工神经网络生成ROC曲线，IEEE Trans。医学图像。，16, 3, 329-331 (1997)
[158] K.Woods，K.Bowyer，《检测算法概述》，《第三届数字乳房X线摄影国际研讨会论文集》，芝加哥，1996年，第385-390页。；K.Woods，K.Bowyer，《检测算法概述》，《第三届数字乳房X线摄影国际研讨会论文集》，芝加哥，1996年，第385-390页。
[159] Wald，A.，《统计决策函数》（1950），威利出版社：威利纽约·Zbl 0040.36402号
[160] Lusted，L.B.，《医学决策导论》（1968），托马斯：伊利诺伊州托马斯·斯普林菲尔德·Zbl 0116.11902号
[161] Lusted，L.B.，《患者管理中的决策研究》，N.Engl。《医学杂志》，284，416-424（1971）
[162] Lusted，L.B.，《信号检测能力和医学决策》，《科学》，1711217-1219（1971）
[163] C.E.Metz，P.L.Wang，H.B.Kronman，测试相关数据测量的ROC曲线之间差异重要性的新方法，《信息学报》。程序。医学成像第八届会议，马萨诸塞州波士顿，1984年，第432-445页。；C.E.Metz，P.L.Wang，H.B.Kronman，测试相关数据测量的ROC曲线之间差异重要性的新方法，《信息学报》。程序。医学成像第八届会议，马萨诸塞州波士顿，1984年，第432-445页。
[164] Egan，J.P。；格林伯格，G.Z。；舒尔曼，A.I.，《操作特性、信号检测能力和自由响应方法》，J.Acoust。《美国社会》，33，993-1007（1961）
[165] 邦奇，P.C。；哈密尔顿，J.F。；桑德森，G.K。；Simmons，A.H.，《射线观察者性能测量和表征的自由响应方法》，J.Appl。照片组。工程师，4166-171（1978）
[166] Chakraborty，D.P.，《自由反应方法论交替分析和新观察者性能实验》，《放射学》，174873-881（1990）
[167] Dorfman，D.D。；Alf，E.，信号检测理论参数的最大似然估计和方法数据置信区间的确定，J.Math。心理医生。，6, 487-496 (1969)
[168] 罗赫里格，J。；Doi，T。；长谷川，A。；亨特，B。；马歇尔，J。；H·罗姆斯达尔。；施耐德，A。；沙博，R。；Zhang，W.，R2图像检查器系统的临床结果，（Karssemeijer，N.；Thijssen，M.；Hendriks，J.；van Erning，L.，《数字乳房X光摄影术奈梅根98》（1998），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社阿姆斯特丹），395-400
[169] 网址：www.r2tech.com；网址：www.r2tech.com
[170] 西川，R.M。；Giger，M.L。；沃尔弗顿，D.E。；Schimit，R.A。；康斯托克，C.E。；Papaioannou，J。；柯林斯，S.A。；Doi，K.，《CAD临床乳腺摄影工作站的前瞻性测试：前10000例分析》，（Karssemeijer，N.；Thijssen，M.；Hendriks，J.；van Erning，L.，《数字乳腺摄影奈梅亨98》（1998），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社阿姆斯特丹），401-406
[171] A.Krupinski，Elizabeth，《临床应用现状与未来》
[172] Karssemeijer，N。；弗里林，J.T.M。；Hendricks，J.H.C.L.，数字乳房X射线照相术中的空间分辨率，《放射投资》。，24234（1989年）
[173] 法特米，M。；沃尔德，L.E。；Alizad，A。；Greenleaf，J.F.，振动声学组织乳房X射线照相术，IEEE Trans。医学图像。，21, 1, 1-8 (2002)
[174] R.J.Grable，S.L.Ponder，N.A.Gkanatsios，W.Dieckmann，P.Oliver，R.H.Wake，Y.Zeng，《乳房成像的光学计算机断层扫描：第一眼》，《SPIE-国际光学工程学会会刊》，第4082卷，2000年7月26日至28日，第40-45页。；R.J.Grable，S.L.Ponder，N.A.Gkanatsios，W.Dieckmann，P.Oliver，R.H.Wake，Y.Zeng，《乳房成像的光学计算机断层扫描：第一眼》，《SPIE-国际光学工程学会会刊》，第4082卷，2000年7月26日至28日，第40-45页。
[175] Zonderland，H.M.，《乳腺癌诊断——美国作为乳腺X射线照相术辅助手段的贡献》，放射学，213，2，413-422（1999）
[176] Kasumi，F.，《通过超声成像检测乳腺癌内的微钙化》，《超声医学生物学》。，14, 1, 175-182 (1988)
[177] Yang，W.T。；Suen先生。；Ahuja，A。；Meterweli，C.，《使用高分辨率超声在体内演示乳腺癌中的微钙化》，英国放射医学杂志。，70, 685-690 (1997)
[178] 法特米，M。；Greenleaf，J.F.，振动声学系统建模，《希望时代》。，1, 192 (2000)
[179] McCauley，T.G。；A.斯图尔特。；斯坦顿，M。；Wu，T。；Phillips，W.，从有限视图重建三维乳房图像，Proc。SPIE-国际。Soc.选项。工程，3977，384-395（2000）
[180] Jayaram K.Udupa，Gabor T.Herman，医学3D成像，卷。第一和第二章，CRC出版社，佛罗里达州博卡拉顿，1991年，1999年。；Jayaram K.Udupa，Gabor T.Herman，医学3D成像，Vols。I和II，CRC出版社，佛罗里达州博卡拉顿，1991年和1999年。
[181] K.Udupa，贾亚拉姆；T.Herman，Gabor，医学图像重建、处理、可视化和分析MIPG透视图，IEEE Trans。医学图像。，21, 4, 281-295 (2002)
[182] Samani，A。；Bishop，J。；Yaffe，M.J。；Plewes，D.B.，利用MRI数据对人体乳房进行生物力学三维有限元建模，IEEE Trans。医学图像。，20, 4, 271-279 (2001)
[183] S.P.Bates，S.M.Astley，J.D.Davies，S.Sharp，《乳腺病变中微钙化簇的三维重建和形状分类》，第三届国际数字乳腺造影研讨会论文集，芝加哥，伊利诺伊州，1996年，第239-244页。；S.P.Bates、S.M.Astley、J.D.Davies、S.Sharp，《乳腺病变中微钙化簇的三维重建和形状分类》，第三届国际数字乳腺造影研讨会论文集，芝加哥，伊利诺伊州，1996年，第239-244页。
[184] A.D.A.Maidment，乳腺钙化的三维分析，第三届国际数字乳腺摄影研讨会论文集，伊利诺伊州芝加哥，1996年，第245-250页。；A.D.A.Maidment，乳腺钙化的三维分析，第三届国际数字乳房X线摄影研讨会论文集，芝加哥，伊利诺伊州，1996年，第245-250页。
[185] Yam，M。；布雷迪，M。；Highnam，R。；Behrehbuch，C。；英语，R。；Kita，Y.，《从两个乳房X光透视图对微钙化簇进行三维重建》，IEEE Trans。医学图像。，20, 6, 479-489 (2001)
[186] Tang，H。；庄，T。；X.Wu，Ed，快速2-D/3-D图像滤波和增强的实现，IEEE Trans。医学图像。，20, 2, 132-140 (2001)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。