基于CT的肝癌智能诊断

• 作者: 师黎 金晶
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 肝CT 图像分割 灰度共生矩阵 遗传BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（30）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 5919-5922
• 页数: 4页
• 分类号: R735.7
• 字数: 4775字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8225.2009.30.026

摘要

CT图像已经成为检查肝病的重要手段之一,为了提高基于CT的肝癌诊断的准确性,提出了一种肝癌智能诊断方法.首先结合多尺度梯度分水岭变换的图像分割算法和改进的Fast marching方法从肝癌患者的腹部平扫CT图像中分割出病灶区域,然后利用灰度共生矩阵提取分割图像的纹理特征.最后,把纹理特征作为遗传BP神经网络的输入,进行分类诊断.实验结果表明,该智能诊断方法的分类准确率达到95%,具有很高的临床应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	师黎	郑州大学电气工程学院	77	455	12.0	18.0
2	金晶	郑州大学电气工程学院	1	8	1.0	1.0