基于粗糙集特征级融合的肺结节检测算法

• 作者: 周涛 夏勇 张俊杰 王文文
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 肺结节检测 粗糙集 特征提取 特征约简 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 130-137
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 6988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.vide0e.2016.03.028

摘要

以肺结节的检测为研究目标,针对肺结节特征级融合检测算法中存在特征结构不合理和特征表达不紧致两个问题,提出了一种基于粗糙集特征级融合的肺结节检测算法,该算法首先分析肺部CT影像的医学征象,提出了六个新的三维特征,并综合其他二维和三维特征共42维特征分量共同量化ROI;然后基于粗糙集对提取的特征集合进行5次特征级融合实验;最后利用网格寻优算法优化核函数的SVM作为分类器进行肺结节识别.以70例肺结节患者的肺部CT影像为原始数据,通过4组对比实验验证算法的有效性和稳定性,实验结果表明,经过粗糙集特征级融合的肺结节检测算法识别肺结节的能力得到了有效提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏勇	西北工业大学计算机学院	20	147	6.0	12.0
2	周涛	宁夏医科大学理学院	49	522	10.0	21.0
3	王文文	宁夏医科大学管理学院	10	81	6.0	8.0
4	张俊杰	宁夏医科大学管理学院	5	25	3.0	5.0