作　　者： ; ; (田联房）; (刘思伟）; (谭利）; (张婧）;

机构地区： 广州中医药大学

出　　处： 《生物医学工程研究》 2010年第2期

摘　　要： 肺结节的智能识别对肺癌的诊断至关重要。为了在大量的肺部CT图片中准确智能识别肺结节,我们研究了一个基于规则及多特征跟踪的肺结节计算机辅助检测方法。其中,采用活动轮廓模型的分割方法实现候选肺结节分割,采用基于规则的决策方法以及多特征跟踪方法实现肺结节分类。实验证明,该肺结节的智能检测方法满足肺结节计算机辅助诊断的要求。

关 键 词： 肺结节 计算机辅助检测 分类 医学图像 识别

分 类 号： [TP29]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]