一种基于ARG的肺结节良恶性度判定方法

• 作者: 朱宏博 杨婷婷 窦圣昶 赵海
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: ARG 与或图 马尔可夫毯 肺结节 良恶性
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 942-948
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5364字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2018.07.007

摘要

基于CT影像的肺结节的良恶性识别是肺癌诊断的重要环节,针对这一问题,提出一种基于属性关系图(attributed relational graph, ARG)的肺结节良恶性度判定方法.该方法以肺结节CT图像块作为输入,利用ARG构建其特征结构,并从大量ARGs中挖掘与或图( and-or graph, AoG)作为肺结节类别识别模板,即肺结节良恶性度判定的依据.此外,为提高模板挖掘效率,该方法利用马尔可夫毯( Markov blanket, MB)发现算法去除图像中的冗余特征,降低ARG节点数量.实验结果表明,该方法对恶性肺结节的识别率达到90. 12% ,能够帮助正确、快速辨识与分析肺结节良恶性,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵海	东北大学计算机科学与工程学院	416	3872	28.0	45.0
2	朱宏博	东北大学计算机科学与工程学院	14	65	4.0	8.0
3	杨婷婷	东北大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
4	窦圣昶	东北大学计算机科学与工程学院	7	6	2.0	2.0