摘要：针对目前医学影象中微钙化点微弱目标检测与识别技术缺乏环境自适应的不足,提出了医学影象微弱目标-背景合成技术解决机器学习过程中模型的复杂背景适应性问题.首先利用医学微弱目标检测算法结合专家知识提取真实目标,然后利用背景复杂度感知模型实现背景复杂度分析;最后利用镶嵌技术将目标与背景进行有机合成,建立各种复杂度背景下的训练样本学习数据库.可拒识-双层支持向量机分类器仿真实验结果表明：利用该数据库建立的可拒识-双层支持向量学习分类器不但具有稳健的环境适应能力,而且该方法较好的解决了医学微钙化点目标识别正样本不足的问题.

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