[1]张泽文,张才擎,张成琪.基于高清晰度CT图像的孤立性肺结节计算机辅助诊断系统[J].中国医学物理学杂志,2015,32(05):669-673.[doi:doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.05.012]
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基于高清晰度CT图像的孤立性肺结节计算机辅助诊断系统()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
32卷
期数:
2015年05期
页码:
669-673
栏目:
出版日期:
2015-08-25

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2015)05-0669-05
作者:
张泽文张才擎张成琪
1. 山东中医药大学第一临床医学院,山东济南250014;2. 山东省千佛山医院呼吸科,山东济南250014;3. 山东省千佛山医院影像科,山东济南250014
关键词:
计算机辅助诊断孤立性肺结节高清晰度CT分水岭算法纹理特征提取
分类号:
TP391.41;R318
DOI:
doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.05.012
文献标志码:
A
摘要:
本文介绍了一款基于高清晰度CT(High Definition CT, HDCT)图像的孤立性肺结节(Solitary PulmonaryNodule, SPN)计算机辅助诊断系统(Computer-Aided Diagnosis System, CADS),该系统对SPN良恶性诊断具有一定的临床使用价值。收集经临床病理证实SPN患者110例,包括恶性肿瘤、良性肿瘤、结核和炎性假瘤,随机抽取60例作为实验集,50例作为验证集。实验集HDCT图像经图像预处理、感兴趣区域(Region of Interest, ROI)基于标记的分水岭算法分割和ROI纹理特征参数提取,对获得的5项纹理特征参数做统计处理,将统计结果应用于系统以对SPN做良恶性分析并给出提示信息。验证集HDCT图像输入系统,由运行结果可知本系统对SPN诊断能获得较为满意的效果。本系统运用基于标记的分水岭算法,对于胸壁或纵隔粘连的结节及磨玻璃病变等均可以较好地将其分割提取出来,同时自动分析后给医师提示SPN良恶性,辅助临床医师对SPN诊断,提高恶性SPN的检出率,使诊断更加客观、科学。

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金(61272245)
更新日期/Last Update: 2015-09-07