CT影像中毛玻璃型肺结节提取方法的研究

摘要：

毛玻璃(GGO)型肺结节目前研究的比较少,但其恶性可能性也比较大.针对GGO型结节的对比度较血管和实体型结节的对比度低,直接使用阈值法不能很好地提取GGO型肺结节,直接使用多尺度圆点滤波器不能提取非球形形状的GGO型肺结节的问题,提出了一种基于形状特征和滤波器增强的阈值法相结合的方法来提取GGO型结节.首先使用形状指数方法提取具有全部或部分球形结构的GGO型结节,然后对剔除了血管、球形结构结节的图像应用滤波增强法来拉伸毛玻璃结节和肺实质的对比度,利用阈值方法提取不具有球形结构的毛玻璃结节.为了提高检测的准确率,对肺结节的特征进行提取与分类,并选择最佳特征组合,放入支持向量机分类器提取更精确的肺结节,并对算法进行评估和对比.实验结果表明,该方法能有效降低GGO型肺结节的漏检率,提高检测的敏感性、特异性,优于现有的两种方法.

关键词：毛玻璃型肺结节、形状特征、滤波器增强、支持向量机分类器

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分类号：TN911.73;TP391

资助基金：内蒙古自治区自然科学基金项目2016MS0601;包头医学院科学研究基金项目BYJJ-QM201637

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：109-114