基于多维图像信息的肺结节良恶性鉴别方法

• 作者: 张国栋 王柳 肖男 郭薇
• 来源期刊: 沈阳航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机辅助诊断 分叶征 毛刺征 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2016.03.011

摘要

CT图像中肺结节的良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。针对这一问题，提出了一种基于图像多维信息的肺结节良恶性鉴别方法。该方法基于三维肺结节的二维表示来进行影像学征象建模，并计算模型特征值。然后，提取结节的形状及纹理特征。最后，根据提取的所有特征，利用模糊C均值分类器对肺结节的良恶性进行鉴别。针对130组结节数据进行实验，肺结节良恶性鉴别的敏感性及假阳率分别达到87.58％及9.52％。实验结果表明，该文提出的方法能有效地区分肺结节的良恶性，辅助医生进行临床诊断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国栋	沈阳航空航天大学计算机学院	15	44	4.0	5.0
2	郭薇	沈阳航空航天大学计算机学院	12	45	3.0	6.0
3	王柳	沈阳航空航天大学计算机学院	1	3	1.0	1.0
4	肖男	沈阳航空航天大学计算机学院	1	3	1.0	1.0