基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技术的研究进展

• 作者: 孙希文 聂生东 陈兆学
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: CT图像 肺结节 计算机辅助检测
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理与临床
• 页码范围: 1075-1079
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.52
• 语种: 中文

摘要

目的:通过对国内外在基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技术(Computer-Aided Detection,CAD)领域的研究状况及其研究进展的综述,以期能对CAD研究提供借鉴.方法:根据对近年来国内外报道的CAD文献的分析和深入研究,结合作者在CAD方面的研究体会,本文对CAD国内外研究进展情况、存在的问题及可能的解决方案进行了详细的论述.结果:通过对目前国内外CAD研究中存在的问题及原因的深入分析,我们认为在建立能够描述不同类型肺结节的数学模型的基础上,基于大样本病历的数据库,设计有效的检测方法是提高肺结节检测效率的关键.结论:CAD能有效辅助放射科医生从CT图像中检测出肺结节,从而为肺癌的早期诊断奠定基础,但由于CAD研究尚存在的局限性,目前报道的CAD研究离临床的实际需要尚有较大的差距.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂生东	上海理工大学医学影像工程研究所	113	754	15.0	22.0
2	陈兆学	上海理工大学医学影像工程研究所	56	355	11.0	17.0
3	孙希文		10	110	6.0	10.0