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摘要:
目的:肺结节的自动检测是胸片计算机图形分析中研究热点.提出了一种从螺旋胸部低剂量CT扫描中分离肺部异常结节算法.方法:该算法先将肺结节、动脉、静脉、支气管和细支气管与周围解剖结构分离;然后使用可变形三维和二维模板检测肺结节,该模板描述了同一类型结节内的典型几何结构和灰度分布.结果:结合了归一化互相关模板匹配和遗传优化算法.对200个CT数据集测试结果表明,使用三个特征消除假阳性结节(FPN),这三个特征能够可定义真实的肺结节.结论:该方法与专家会诊结果基本一致,具有较高推广应用价值.通过与其他算法的比较可知,提出算法可以有效检测出肺部空洞结节、不规则形状结节和附壁结节.
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文献信息
篇名 优化模板匹配遗传算法在胸部低剂量CT图像异常肺结节分辨中应用
来源期刊 生命科学仪器 学科 医学
关键词 肺结节 螺旋胸部低剂量CT 模板匹配 遗传算法
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 技术与应用|Technology and Application
研究方向 页码范围 72-78
页数 7页 分类号 R445.2|R816.1
字数 语种 中文
DOI 10.11967/2021191211
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研究主题发展历程
节点文献
肺结节
螺旋胸部低剂量CT
模板匹配
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生命科学仪器
双月刊
1671-7929
11-4846/TH
大16开
北京市
2-262
2003
chi
出版文献量(篇)
2073
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10
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