基于稀疏组Lasso与支持向量机的肺结节CT征象自动标注

发布时间：2017-09-07 21:16

  本文关键词：基于稀疏组Lasso与支持向量机的肺结节CT征象自动标注

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【摘要】：为减少人工读片的工作量及医生对肺结节解释的差异性,提出一种基于稀疏组Lasso特征选择与支持向量机分类器的肺结节CT征象自动标注方法.首先,采用基于多专家标注的阈值概率图方法从肺部CT图像中分割肺结节,并提取专家标注的CT征象;其次,提取肺结节图像的形状、大小、灰度、纹理4种底层特征,通过稀疏组Lasso方法对4种特征进行选择;然后利用支持向量机建立选择后底层特征与CT征象之间的关系模型;最后利用此模型标注肺结节CT征象.LIDC数据库上的实验结果表明,本文方法具有较高的标注精度,能够实现肺结节CT征象的自动标注,辅助医生解释.
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;徐州医科大学医学影像学院;
【关键词】： 肺结节 CT征象标注 稀疏组Lasso 支持向量机
【基金】：江苏省高校自然基金项目(14KJB520039) 徐州市科技计划项目(KC14SM089) 江苏省大学生科研训练计划项目(201310313056X)
【分类号】：R734.2;R730.44;TP391.41
【正文快照】： 目前,肺癌被认为是全世界对人类健康与生命威胁最大的恶性肿瘤.据资料显示,全世界每年新发肺癌病例160余万,占所有恶性肿瘤的13%,因肺癌死亡的病例每年140余万,占所有恶性肿瘤致死病例的18%[1].早期发现与诊断是提高肺癌患者存活率的关键,临床研究表明,肺癌早期的表现形式是肺

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本文编号：809937