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基于自适应体窗结构分析的肺结节检测方法  
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【英文篇名】 Structural analysis based on adaptive window for pulmonary nodule detection
【下载频次】 ★★☆
【作者】 王凯; 张煜; 刘哲星; 林炳权; 吴志强; 曹蕾;
【英文作者】 WANG Kai; ZHANG Yu; LIU Zhexing; LIN Bingquan; WU Zhiqiang; CAO Lei; School of Biomedical Engineering; Nanfang Hospital; Southern Medical University; Diagnostic Imaging Center;
【作者单位】 南方医科大学生物医学工程学院; 南方医科大学南方医院影像中心;
【文献出处】 南方医科大学学报 , Journal of Southern Medical University, 编辑部邮箱 2014年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 肺结节检测; Hessian矩阵; 结构系数; 自适应体窗; 结构分析;
【英文关键词】 pulmonary nodule detection; Hessian matrix; structure coefficient; adaptive window; structure analysis;
【摘要】 基于三维Hessian矩阵的肺结节检测方法具有很高的敏感性,却很难避免血管交叉区域产生假阳性。本文提出了一种基于自适应体窗结构分析的方法,首先利用体素的Hessian矩阵特征值设计结构系数分析其灰度分布特征;然后根据结构系数构建三维自适应体窗分析组织的局部结构特征;最后使用判别函数检测出结节。通过对17套真实肺部CT图像序列进行实验,结果表明本方法可以检测出不同大小和类型的30个结节,并有效减少了血管交叉区域产生的假阳性。结合自适应体窗的Hessian矩阵检测方法可以提高检测效率,减轻医生工作量,为肺结节后续的分割和治疗提供有力的支持。
【英文摘要】 Radiographic detection of pulmonary nodules based on three-dimensional Hessian matrix is highly sensitive but frequently produces false positive results in areas where blood vessels intersect.We propose a novel approach to pulmonary nodule detection using Hessian matrix-based adaptive window structure analysis,in which the structure coefficients is used to differentiate a voxel that belongs to a nodule or vascular structures,followed by construction of the 3D adaptive window to analyze the local structure c...
【基金】 国家自然科学基金青年基金(61102114);国家自然科学基金(31271067); 广东省教育部产学研项目(2011B090400037)~~
【更新日期】 2014-08-29
【分类号】 R563;TP391.41
【正文快照】 近年来,肺癌已成为我国死亡率最高的恶性肿瘤[1],其早期大致呈现为直径在3 mm~3 cm的肺内类球形结节。目前肺结节筛检最有效的影像学方法是CT诊断[2-3],及时地发现并合理治疗,患者的5年存活率可由9%~14%提高到60%~70%[4-5]。利用图像的Hessian矩阵判别不同的结构形态是一种较为

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