基于SUV值的智能肺癌识别

• 作者: 李彬 田联房 纪岱山 赖芳敏 陈萍
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 工学
• 关键词: 肺肿瘤图像分割 智能识别 SUV值 连通标记
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 研究论著
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8868.2008.11.003

摘要

目的:提出一种新的智能识别肺部肿瘤(Positron Emission Tomography,PET)图像的方法,提高分割速度和精度.方法:先对标准摄取值(Standard Uptake Values,SUV)值进行非线性化以增强图像,然后用迭代法二值化图像,最后用连通标记法来识别肿瘤.结果:该方法分割效果好,速度快.结论:和传统分割方法相比较,该方法具有智能性,分割精度高,更适合于肺部肿瘤.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田联房	华南理工大学自动化科学与工程学院	145	1115	17.0	25.0
2	李彬	华南理工大学自动化科学与工程学院	75	539	13.0	18.0
3	赖芳敏	华南理工大学自动化科学与工程学院	2	3	1.0	1.0
4	陈萍		1	1	1.0	1.0
5	纪岱山	华南理工大学自动化科学与工程学院	2	1	1.0	1.0