基于自适应体窗结构分析的肺结节检测方法

发布时间：2018-09-17 17:09

【摘要】：基于三维Hessian矩阵的肺结节检测方法具有很高的敏感性,却很难避免血管交叉区域产生假阳性。本文提出了一种基于自适应体窗结构分析的方法,首先利用体素的Hessian矩阵特征值设计结构系数分析其灰度分布特征;然后根据结构系数构建三维自适应体窗分析组织的局部结构特征;最后使用判别函数检测出结节。通过对17套真实肺部CT图像序列进行实验,结果表明本方法可以检测出不同大小和类型的30个结节,并有效减少了血管交叉区域产生的假阳性。结合自适应体窗的Hessian矩阵检测方法可以提高检测效率,减轻医生工作量,为肺结节后续的分割和治疗提供有力的支持。
[Abstract]:The three dimensional Hessian matrix based pulmonary nodule detection method is highly sensitive, but it is difficult to avoid false positive in the cross region. In this paper, an adaptive structure analysis method based on volume window is proposed. Firstly, the structure coefficients of Hessian matrix of voxels are designed to analyze the gray distribution characteristics. Then, according to the structure coefficient, the 3D adaptive window is constructed to analyze the local structural features of the tissue, and finally, the nodules are detected by discriminant function. The experimental results of 17 sets of real lung CT images show that this method can detect 30 nodules of different sizes and types, and effectively reduce the false positive in the cross region of blood vessels. The Hessian matrix detection method combined with adaptive body window can improve the detection efficiency, reduce the workload of doctors, and provide powerful support for the subsequent segmentation and treatment of pulmonary nodules.
【作者单位】： 南方医科大学生物医学工程学院;南方医科大学南方医院影像中心;
【基金】：国家自然科学基金青年基金(61102114);国家自然科学基金(31271067) 广东省教育部产学研项目(2011B090400037)~~
【分类号】：R563;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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