基于CV模型與改進(jìn)ME模型的肺癌檢測(cè)算法
[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.
【作者單位】: 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)醫(yī)科大學(xué)公共基礎(chǔ)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAH82F04)
【分類號(hào)】:TP391.4
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2273932
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