基于血管增强分割的三维肺结节自动检测
AUTOMATIC 3D LUNG NODULE DETECTION BASED ON ENHANCED VESSEL SEGMENTATION作者机构：南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515 深圳市职业病防治院广东深圳518001
出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)
年 卷 期：2014年第31卷第5期
页 面：206-209,275页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金青年基金项目(61102114) 国家自然科学基金项目(31271067)
摘 要：在肺结节检测过程中,与肺结节灰度相似的复杂肺部血管结构是干扰肺结节准确检测的一个重要因素。针对这一问题,首先利用基于Hessian矩阵特征值的Frangi多尺度滤波器将大小、形态各异的肺血管结构增强,然后采用模糊C-均值聚类方法将血管分割出来,最后通过去除肺血管,间接得到肺结节图像。实验结果表明,该方法能有效降低血管对肺结节检测的影响,提高肺结节的检测精度。
维普期刊数据库
同方期刊数据库