肺结节自动检测算法研究

被引：7

作者：

石羽 ^{[1
]}

曹晓光 ^{[1
]}

张弘 ^{[1
]}

张晓鹏 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学图像处理中心

[2] 北京大学临床肿瘤学院暨北京肿瘤医院放射科

来源：

仪器仪表学报 | 2006年 / S3期

关键词：

CT图像; 计算机辅助检测(CAD); 肺结节; 自动检测;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2006.s3.198

中图分类号：

R318 [生物医学工程];

学科分类号：

0831 ;

摘要：

本文研究一种用于自动检测CT图像中肺结节的计算机辅助检测(CAD)算法。该算法首先从CT图像中分割出肺部区域,然后利用基于图像灰度分布的阈值方法提取出包含肺结节和血管的感兴趣区域(ROIs)。在研究区分肺结节和血管的特征之后,利用基于规则的判别方法将感兴趣区域进行分类并提取出肺结节。运用本算法对232幅CT序列图像进行实验,实验结果表明运用该算法具有高达85％的检出率。

引用

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