【摘 要】
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本文提出了一种基于三维特征的肺结节概率分割算法。首先,提取感兴趣区域(ROI)内每个体素的三维灰度和纹理特征,得到每个体素的特征向量;然后,根据特征向量对体素进行分类;最后,使用区域生长算法对分类结果进行后处理,得到最终的分割结果。利用肺部图像数据库联盟组织(LIDC)公共数据集对本文分割结果与LIDC中由4位放射科医生分别手动分割得到的概率图进行比较,从而验证本文方法的性能,结果表明通过提取肺结
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本文提出了一种基于三维特征的肺结节概率分割算法。首先,提取感兴趣区域(ROI)内每个体素的三维灰度和纹理特征,得到每个体素的特征向量;然后,根据特征向量对体素进行分类;最后,使用区域生长算法对分类结果进行后处理,得到最终的分割结果。利用肺部图像数据库联盟组织(LIDC)公共数据集对本文分割结果与LIDC中由4位放射科医生分别手动分割得到的概率图进行比较,从而验证本文方法的性能,结果表明通过提取肺结节的三维灰度和纹理特征对其进行概率分割的方法是有效的。
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