【摘 要】
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传统肺结节良恶性诊断中,难以提取具有显著性和区分性的结节特征,会造成结节诊断准确率低、误诊率高等问题,为此提出一种基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断方法。综合
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,吕梁学院计算机科学与技术系,山西农业大学软件学院,山西省人民医院PET/CT中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572344);虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目(BUAA-VR-17KF-14);山西省回国留学人员科研基金项目(2016-038)
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传统肺结节良恶性诊断中,难以提取具有显著性和区分性的结节特征,会造成结节诊断准确率低、误诊率高等问题,为此提出一种基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断方法。综合考虑临床结节的三维特征和局部细节特征,选取结节序列图像的尺度不变特征点,联合3DSIFT描述子和灰度差累加直方图,统计获得每个特征点的尺度不变描述子,充分表征病灶的局部细节,利用DFCM聚类算法和BoW模型计算得到结节的特征表示,训练SVM完成结节的良恶性诊断。实验结果表明,该方法实现了优异的诊断效果,与不同文献中方法的对比中,有明显优势,且恶性
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