【摘要】：針對(duì)CT影像中惡性肺結(jié)節(jié)病灶難以自動(dòng)檢測(cè)的問題,提出了一種基于CV模型與改進(jìn)ME模型分割區(qū)域之間的面積差異的肺部CT影像癌癥檢測(cè)算法.該方法利用在肺部CT影像中結(jié)節(jié)邊界的模糊程度是判斷惡性肺結(jié)節(jié)的最重要指標(biāo)這一特性,首先通過CV模型和改進(jìn)ME模型兩種交互式目標(biāo)分割算法分別對(duì)肺部CT影像分割,因這兩種分割方法收縮效果不同,故得到兩種不同的結(jié)節(jié)區(qū)域,再計(jì)算這兩種區(qū)域之間的面積差異得到該區(qū)域的模糊程度,最后計(jì)算得到模糊程度比較閾值,以此判斷是否存在癌癥.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)于肺部CT影像中的癌癥檢測(cè)具有較高的準(zhǔn)確率.
[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

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本文編號(hào)：2273932