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CT图像的颈部淋巴结半自动分割算法
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:计算机工程与设计
  • 时间:2014.12.1
  • 页码:-
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川大学电气信息学院,四川成都610065, [2]四川大学华西口腔医院头颈肿瘤外科,四川成都610041
  • 相关基金:国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA013803); 国家自然科学基金项目(61103153/F020503)
  • 相关项目:流体的触觉力反馈模型研究
作者: 张劲|
中文摘要:

针对手动分割颈部淋巴结的局限性,提出一种在较少人为干预下,准确批量分割颈部淋巴结的算法。采用遍历阈值算法提取疑似淋巴结种子点,加入基于统计学的强制停止条件,对种子点进行区域生长,依据淋巴结和周围软组织生理特征及其图像特性,提出颈部淋巴结判决算法。实验结果表明,颈部淋巴结体积的正确分割比TPVP为94.00%,阳性预测值PV为97.11%,无漏判,精确度达86.33%,该算法能实现颈部淋巴结精确批量分割,为临床诊断、治疗和预后提供有效辅助依据。

英文摘要:

To solve the limitation of manual segmentation,the algorithm segmenting the neck lymph nodes in batches accurately with less human intervention was proposed.Candidate lymph node seeds were detected using traversal thresholding algorithm.Region growing method was used for detected seeds with a hard statistic-based constraint as stop criteria.Considering the physiological characteristics and image properties of lymph node and soft tissue,an algorithm was proposed to accurately identify the lymph nodes.Experimental results verify that the correct segmentation ratio of lymph nodes volume(TPVP)is 94.00%,the positive predictive value(PV)is 97.11%.All lymph nodes are detected,and the detection accuracy is 86.33%.The proposed semi-automatic segmentation system can provide effective diagnosis,treatment and prognosis aid to clinicians.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616