肺部CT图像的结节检测和类型判别准则设计及应用

发布时间：2017-08-29 01:26

  本文关键词：肺部CT图像的结节检测和类型判别准则设计及应用

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【摘要】：目的探讨肺结节自动检测算法和结节类型判别准则对肺结节检测及其类型判别的可行性。方法首先利用结构分析、高通滤波、高斯拟合实现候选肺结节的检测,然后进行候选结节的假阳性筛除得到肺结节筛查结果。最后,在肺结节检测基础上设计了肺结节类型判别准则自动将肺结节分为磨玻璃样(GGO)、混合型GGO、实性结节三类。结果本研究对107个肺结节进行实验,其总体检测率为87.85%,将结节分类结果与LIDC数据库的分类进行对比,一致性较高。结论本文方法可针对不同类型的肺结节进行有效检测并自动分类,进而辅助临床进行肺癌的早期诊断。
【作者单位】： 南方医科大学生物医学工程学院;
【关键词】： 肺肿瘤 图像处理 计算机辅助 检测 类型判别准则
【基金】：国家自然科学基金青年基金(61102114)
【分类号】：R734.2;R730.44
【正文快照】：

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本文编号：750597