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题名基于灰度密度分布特征的肺结节良恶性分类
被引量:1
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作者
NGUYEN XUAN HIEN
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《软件导刊》
2019年第5期181-186,共6页
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文摘
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0.955 8。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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关键词
图像单元集
LIDC-IDRI
良恶性分类
密度分布特征
K均值
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Keywords
image cells
LIDC-IDRI
benign and malignant classification
density distribution feature
K-means
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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