面向CT影像的肺结节计算机辅助诊断算法

• 作者: 孙旭辉 李临生 武志峰 田启川
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 计算机辅助诊断 CT影像 肺结节 模糊C均值聚类 区域标记
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 295-298,302
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了在早期能够发现肺癌,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率;基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1改变为隶属度之和为样本总数;用改进的FCM对肺实质图像进行分割,将分割后的图像应用区域分割算法去除小面积区域,利用肺结节的关键特征,提取可疑区域;运用改进算法后,区域分割效果更好;仿真结果证明算法很好地将"线"形或分枝状结构的血管去除;改进的FCM有很好的实时性和对噪声的鲁棒性,分离血管后,将可疑区域在原图标记出来,使医生的工作更加明确.