| 肺结节的自适应检测算法 |
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| 引用本文： | 郭薇,魏颖,周翰逊,薛定宇.肺结节的自适应检测算法[J].系统仿真学报,2009,21(13). |
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| 作者姓名： | 郭薇 魏颖 周翰逊 薛定宇 |
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| 作者单位： | 东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，辽宁省自j然科学基金 |
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| 摘 要： | 提出一种自适应的肺结节检测算法.基于肺结节的CT图像表现,提取了七个图像特征.对于每个特征,采用支持向量机(SVM)进行单特征分类,将其分类的准确率作为权值应用到改进的Mahalanobis距离公式中.根据改进的Mahalanobis距离公式构造非线性分类器,然后对感兴趣区域(ROI)进行分类,分类器中使用自适应的算法自动调节网值.实验结果表明,该算法对于肺结节的检测具有较高的敏感性和准确性.
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| 关 键 词： | 支持向量机 改进的Mahalanobis距离矢量 自适应分类 肺结节 |
Adaptive Detection Algorithm for Pulmonary Nodules |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Support Vector Machine modified Mahalanobis distance vector adaptive classification pulmonary nodule |
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