基于CV模型与改进ME模型的肺癌检测算法

发布时间：2018-10-16 09:29

【摘要】：针对CT影像中恶性肺结节病灶难以自动检测的问题,提出了一种基于CV模型与改进ME模型分割区域之间的面积差异的肺部CT影像癌症检测算法.该方法利用在肺部CT影像中结节边界的模糊程度是判断恶性肺结节的最重要指标这一特性,首先通过CV模型和改进ME模型两种交互式目标分割算法分别对肺部CT影像分割,因这两种分割方法收缩效果不同,故得到两种不同的结节区域,再计算这两种区域之间的面积差异得到该区域的模糊程度,最后计算得到模糊程度比较阈值,以此判断是否存在癌症.实验结果表明,该算法对于肺部CT影像中的癌症检测具有较高的准确率.
[Abstract]:Aiming at the difficulty of automatic detection of malignant pulmonary nodules in CT images, a lung cancer detection algorithm based on the area difference between CV model and improved ME model is proposed. This method utilizes the feature that the ambiguity of nodule boundary in lung CT image is the most important index to judge malignant pulmonary nodule. Firstly, two interactive target segmentation algorithms, CV model and improved ME model, are used to segment the lung CT image. Because the two segmentation methods have different contractive effects, two different nodule regions are obtained, and the fuzzy degree of the two regions is obtained by calculating the area difference between the two regions, and finally the fuzzy degree comparison threshold is obtained. To determine whether cancer exists. Experimental results show that the algorithm has a high accuracy in lung CT images.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;中国医科大学公共基础学院;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAH82F04)
【分类号】：TP391.4

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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