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基于形状特征的肺裂检测算法
被引量:
1
1
作者
彭圆圆
肖昌炎
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期217-224,共8页
了解肺裂解剖结构特征在定位和评估肺部疾病方面具有非常重要的作用。在计算机断层扫描图像中肺裂经常会受到形变、体素效应和噪声等影响,使得肺裂检测难度很大。为了解决此问题,提出一种基于形状特征的肺裂检测算法。首先融合肺裂幅度...
了解肺裂解剖结构特征在定位和评估肺部疾病方面具有非常重要的作用。在计算机断层扫描图像中肺裂经常会受到形变、体素效应和噪声等影响,使得肺裂检测难度很大。为了解决此问题,提出一种基于形状特征的肺裂检测算法。首先融合肺裂幅度信息和方向信息在增强肺裂的同时高效率的抑制噪声;然后利用区域属性分析算法去除气管、血管等噪声来识别肺裂;最后采用表面曲率算法去除黏连噪声,达到分割肺裂的目的。该算法在公开数据集LOLA11上进行了验证。与人工参考对比,本文算法分割的肺裂的F1-score中值为0.8451。实验结果表明,本文算法能够高效率的分割肺裂。
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关键词
机器视觉
方向信息
区域属性分析
表面曲率
分割肺裂
原文传递
题名
基于形状特征的肺裂检测算法
被引量:
1
1
作者
彭圆圆
肖昌炎
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期217-224,共8页
基金
国家自然科学基金(61172160
61571184
+2 种基金
U1613209)
长沙市科技计划项目(kq1706016)
湖南省重点研发计划项目(2016GK2056)
文摘
了解肺裂解剖结构特征在定位和评估肺部疾病方面具有非常重要的作用。在计算机断层扫描图像中肺裂经常会受到形变、体素效应和噪声等影响,使得肺裂检测难度很大。为了解决此问题,提出一种基于形状特征的肺裂检测算法。首先融合肺裂幅度信息和方向信息在增强肺裂的同时高效率的抑制噪声;然后利用区域属性分析算法去除气管、血管等噪声来识别肺裂;最后采用表面曲率算法去除黏连噪声,达到分割肺裂的目的。该算法在公开数据集LOLA11上进行了验证。与人工参考对比,本文算法分割的肺裂的F1-score中值为0.8451。实验结果表明,本文算法能够高效率的分割肺裂。
关键词
机器视觉
方向信息
区域属性分析
表面曲率
分割肺裂
Keywords
machine vision
orientation information
region property analysis
surface curvature
pulmonary fissure segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形状特征的肺裂检测算法
彭圆圆
肖昌炎
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
原文传递
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