| 基于改进的模糊C均值聚类的肺结节计算机辅助诊断算法研究 |
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| 引用本文： | 孙旭辉,田启川,李临生,武志峰,房宾.基于改进的模糊C均值聚类的肺结节计算机辅助诊断算法研究[J].现代生物医学进展,2010,10(17). |
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| 作者姓名： | 孙旭辉 田启川 李临生 武志峰 房宾 |
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| 作者单位： | 1. 太原科技大学电子信息工程学院电子信息系,山西,太原,030024
2. 山西医科大学医学影像学系,山西,太原,030001 |
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| 基金项目： | 山西省自然科学基金，山西省科技攻关项目 |
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| 摘 要： | 目的:研究基于改进的模糊C均值聚类计算机辅助诊断算法对肺结节的诊断价值,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率.方法:基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1,改变为隶属度之和为样本总数.用改进的FCM对肺实质图像进行分割,将分割后的图像应用区域标记算法去除小面积区域.利用肺结节的关键特征,提取可疑区域.结果:运用改进算法后,区域分割效果更好.仿真结果证明算法很好的将"线"形或分枝状结构的血管去除.结论:改进的FCM有很好的实时性和对噪声的鲁棒性,分离血管后,将可疑区域在原图标记出来,使医生的工作更加明确.
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| 关 键 词： | 计算机辅助诊断 肺结节 模糊C均值聚类 区域标记 |
Computer-aided Detection Algorithm for Pulmonary Nodule Based on the Improved Fuzzy C-means Cluster Algorithm |
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| SUN Xu-hui,TIAN Qi-chuan,LI Lin-sheng,WU zhi-feng,FANG Bin.Computer-aided Detection Algorithm for Pulmonary Nodule Based on the Improved Fuzzy C-means Cluster Algorithm[J].Progress in Modern Biomedicine,2010,10(17). |
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| Authors: | SUN Xu-hui TIAN Qi-chuan LI Lin-sheng WU zhi-feng FANG Bin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | CT |
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