【摘 要】
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CT图像中肺结节良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。为了提高计算机辅助诊断系统中肺结节良恶性诊断准确性,提出一种基于密度分布特征的肺结节良/恶性判断方法。首
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
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CT图像中肺结节良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。为了提高计算机辅助诊断系统中肺结节良恶性诊断准确性,提出一种基于密度分布特征的肺结节良/恶性判断方法。首先,从肺部肿瘤图像中随机提取图像小单元集并计算其自相关矩阵,然后通过K-means算法对该矩阵实现无监督聚类。特征提取时遍历计算肺结节图像每一像素的灰度密度分布等级,并统计、归一化得到10维特征向量,最后通过卷积方法对特征进行优化。同时,利用随机森林分类器进行模型训练,进而判断肺结节良/恶性水平,提出算法的验证数据为LIDC-IDRI。实验结果表明,最大AUC可达0.9558。对比分析,该特征表达方法具有更优分类效果和更高鲁棒性。
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