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基于多维图像信息的肺结节良恶性鉴别方法
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:《计算机研究与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[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:(沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136
  • 相关基金:国家自然科学基金(项目编号:61402298),国家自然科学基金(项目编号:61373088),航空科学基金(项目编号:2013ZE54025)
中文摘要:

CT图像中肺结节的良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。针对这一问题,提出了一种基于图像多维信息的肺结节良恶性鉴别方法。该方法基于三维肺结节的二维表示来进行影像学征象建模,并计算模型特征值。然后,提取结节的形状及纹理特征。最后,根据提取的所有特征,利用模糊C均值分类器对肺结节的良恶性进行鉴别。针对130组结节数据进行实验,肺结节良恶性鉴别的敏感性及假阳率分别达到87.58%及9.52%。实验结果表明,该文提出的方法能有效地区分肺结节的良恶性,辅助医生进行临床诊断。

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349