肺部CT图像的结节检测和类型判别准则设计及应用

• 作者: 曹蕾 李穆 王凯 邢谦谦 陆燕琴
• 来源期刊: 中国医学影像技术
• 学科: 医学
• 关键词: 肺肿瘤 图像处理,计算机辅助 检测 类型判别准则
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 医学物理与工程学
• 页码范围: 1130-1134
• 页数: 5页
• 分类号: R734.2|R814.42
• 语种: 中文
• DOI: 10.13929/j.1003-3289.2016.07.036

摘要

目的 探讨肺结节自动检测算法和结节类型判别准则对肺结节检测及其类型判别的可行性.方法 首先利用结构分析、高通滤波、高斯拟合实现候选肺结节的检测,然后进行候选结节的假阳性筛除得到肺结节筛查结果.最后,在肺结节检测基础上设计了肺结节类型判别准则自动将肺结节分为磨玻璃样(GGO)、混合型GGO、实性结节三类.结果 本研究对107个肺结节进行实验,其总体检测率为87.85％,将结节分类结果与LIDC数据库的分类进行对比,一致性较高.结论 本文方法可针对不同类型的肺结节进行有效检测并自动分类,进而辅助临床进行肺癌的早期诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹蕾		34	335	9.0	18.0
2	王凯		13	156	7.0	12.0
3	李穆		5	4	1.0	2.0
4	陆燕琴		2	9	1.0	2.0
5	邢谦谦		2	6	1.0	2.0