【摘 要】
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为识别CT图像中的肺结节,提出了一种结合规则和支持向量机(SVM)的识别方法,来对分割出来的感兴趣区域(ROI)进行分类.该方法首先计算候选ROI的形态特征,利用基于规则的方法筛
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院,广州医学院第一附属医院核医学科,广州中医药大学祈福医院影像中心
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目(20090450866);广东省教育部产学研结合项目(2009B090300057);教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200805610018);广东省自然科学基金资助项目(8451064101000631);广州市番禺区科技攻关项目(2009-Z-108-1);华南理工大学中央高校基本科研业务费资助项目(2009ZM0077)
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为识别CT图像中的肺结节,提出了一种结合规则和支持向量机(SVM)的识别方法,来对分割出来的感兴趣区域(ROI)进行分类.该方法首先计算候选ROI的形态特征,利用基于规则的方法筛去非结节的区域;然后把筛选之后剩余的候选ROI作为测试样本和训练样本,计算它们的灰度和纹理等特征;最后把灰度、形态和纹理特征值作为SVM的输入,对经过基于规则筛选之后剩余的ROI进行分类.实验结果表明:基于规则的方法虽然没有漏检,但误判的可能性最大;结合规则和SVM的方法漏检的可能性要比SVM方法漏检的大,但误判的可能性小.
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