基于局部灰度最大和改进Mahalanobis距离分类的肺结节检测算法

• 作者: 孙月芳 季策 郭薇 魏颖
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 肺癌CAD 孤立性肺结节 局部灰度最大 加权的Mahalanohis距离 分类
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1720-1726
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4644字
• 语种: 中文

摘要

CT图像中肺结节检测一直是肺癌CAD系统的关键和难点.提出了一种孤立性肺结节自动检测算法,首先对原始CT图像进行有效、准确的肺实质分割;采用寻找局部灰度最大值方法对ROI进行初始分割;再对分割出的各ROI进行特征提取,利用SVM方法对每个特征进行定量描述,根据SVM单特征分类准确率对Mahalanobis距离进行加权改进,最后采用基于改进的Mahalanobis距离进行肺结节分类.实验结果表明,该算法可以较好地提取出CT图像中的孤立性肺结节,具有较高的灵敏度和较低的漏诊率,可以为医生诊断早期肺癌病灶提供帮助信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏颖	东北大学信息科学与工程学院	31	344	13.0	17.0
2	季策	东北大学信息科学与工程学院	35	205	9.0	12.0
3	郭薇	东北大学信息科学与工程学院	18	144	7.0	11.0
4	孙月芳	东北大学信息科学与工程学院	2	26	2.0	2.0