本文關(guān)鍵詞：基于稀疏組Lasso與支持向量機(jī)的肺結(jié)節(jié)CT征象自動(dòng)標(biāo)注

  更多相關(guān)文章： 肺結(jié)節(jié) CT征象標(biāo)注 稀疏組Lasso 支持向量機(jī)

【摘要】：為減少人工讀片的工作量及醫(yī)生對(duì)肺結(jié)節(jié)解釋的差異性,提出一種基于稀疏組Lasso特征選擇與支持向量機(jī)分類器的肺結(jié)節(jié)CT征象自動(dòng)標(biāo)注方法.首先,采用基于多專家標(biāo)注的閾值概率圖方法從肺部CT圖像中分割肺結(jié)節(jié),并提取專家標(biāo)注的CT征象;其次,提取肺結(jié)節(jié)圖像的形狀、大小、灰度、紋理4種底層特征,通過(guò)稀疏組Lasso方法對(duì)4種特征進(jìn)行選擇;然后利用支持向量機(jī)建立選擇后底層特征與CT征象之間的關(guān)系模型;最后利用此模型標(biāo)注肺結(jié)節(jié)CT征象.LIDC數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法具有較高的標(biāo)注精度,能夠?qū)崿F(xiàn)肺結(jié)節(jié)CT征象的自動(dòng)標(biāo)注,輔助醫(yī)生解釋.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;徐州醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)影像學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 肺結(jié)節(jié) CT征象標(biāo)注 稀疏組Lasso 支持向量機(jī)
【基金】：江蘇省高校自然基金項(xiàng)目(14KJB520039) 徐州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(KC14SM089) 江蘇省大學(xué)生科研訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201310313056X)
【分類號(hào)】：R734.2;R730.44;TP391.41
【正文快照】： 目前,肺癌被認(rèn)為是全世界對(duì)人類健康與生命威脅最大的惡性腫瘤.據(jù)資料顯示,全世界每年新發(fā)肺癌病例160余萬(wàn),占所有惡性腫瘤的13%,因肺癌死亡的病例每年140余萬(wàn),占所有惡性腫瘤致死病例的18%[1].早期發(fā)現(xiàn)與診斷是提高肺癌患者存活率的關(guān)鍵,臨床研究表明,肺癌早期的表現(xiàn)形式是肺

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：809937