基于K-L变换和支持向量机的三维肺结节识别

• 作者: 刘积仁 刘阳 赵大哲
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-L变换 支持向量机 三维肺结节 特征选择 ROC曲线
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1249-1252
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-3026.2009.09.009

摘要

针对传统二维结节感兴趣区的特征提取忽略了肺结节在三维空间的细部特征问题,提出了一种基于K-L变换和支持向量机(SVM)的肺结节识别新方法.首先对三维肺结节的几何特征和密度特征进行分析,计算并提取三维特征形成原始特征空间,然后使用K-L变换方法进行原始空间变换,去除特征间相关性,最后采用支持向量机分类方法来进行肺结节识别,并引入ROC曲线对算法性能进行评价.实验针对36组具有临床标注"金标准"的肺部HRCT数据进行,结果表明该方法的识别准确率可以达到94.33%,ROC曲线的A,值为0.94.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵大哲	东北大学医学影像计算教育部重点实验室	69	736	13.0	23.0
2	刘积仁	东北大学信息科学与工程学院	84	1560	20.0	37.0
3	刘阳	东北大学医学影像计算教育部重点实验室	28	374	10.0	19.0