面向肺癌CAD的CT图像疑似病灶检测算法

CT图像中疑似结节病灶区域的分割和提取是肺癌CAD系统的关键和难点。本文提出一种疑似结节病灶自动检测算法,首先对原始CT图像进行有效、准确的肺实质分割,根据肺结节、气管和血管具有不同的几何特征,构造了一组不同尺度的类圆形结构元素,采用多尺度形态学滤波方法对ROI进行初始分割,再根据各ROI的大小构造相应尺度的二维高斯模板,对各ROI区域进行自适应局部高斯模板匹配,以进一步剔除假阳性。实验结果表明,该算法可以有效地提取出CT图像中类圆形的疑似结节病灶,具有较高的灵敏度和较低的漏诊率,可以为医生诊断早期肺癌病灶提供辅助信息。