肺结节球表面网格向量化特征分类

目的基于球谐函数与容斥映射算法向量化球面表面纹理与结节形状用以进行胸部CT图像肺结节良恶性判定。区别于基于深度学习解决肺结节良恶性筛查的方法,目前方法多集中于框架改进而忽略了数据预处理,文中所提方法旨在对球面纹理与结节形状进行向量表达,使其可以输入深度森林进行特征分类训练。方法首先采用辽宁中医药大学附属医院数据,通过3维重构获得3维肺结节图像。其次使用球谐函数与容斥映射算法在保留空间信息的同时将纹理以网格方式映射到标准球面上。再次使用网格-LBP与映射形变能量分别完成对球面纹理与结节形状信息的构建。最后提出一种基于网格的多粒度扫描方法对深度森林训练框架进行改进,并将向量化后的纹理和形状特征加入到改进的深度森林训练框架中进行实验验证。结果通过大量的实验结果验证,在准确率(ACC)、特异度(SPE)、敏感度(SEN)和受试者工作特征曲线下的面积(AUC)4个衡量指标下,本文方法具有优于现存先进方法的表现,其中ACC、SPE、SEN和AUC分别达到76. 06%、69. 46%、88. 46%和0. 84。结论基于球谐函数与容斥映射算法可成功地对肺结节表面和形状两个特征进行向量化并训练,不仅考虑了数据预处理,而且通过两个特征对肺结节良恶性检测的准确率要高于传统1个特征检测的结果,同时也为3维模型中特征的提取及向量化提供了一个有效的方法。