[发明专利]对CT图像进行肺部肿瘤检测与诊断的系统在审
| 申请号： | 201810772131.X | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN109035227A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 王进科;晏清微;祖宏亮;孙艳霞;毕蓉蓉 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 北京竹辰知识产权代理事务所(普通合伙) 11706 | 代理人： | 陈龙 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于对肺部CT图像进行肺结节检测和诊断的系统。该系统分为肺实质分割模块、候选结节检测模块和候选结节诊断模块；肺分割模块中，对原始CT图像进行形态学去噪，再用最优阈值法进行二值化分割，利用边界跟踪法提取初始边界，应用边界匹配修复算法进行边界修复，最后利用洪水填充算法分割肺部得到肺实质；在候选结节检测模块，结合了基于环形滤波器的候选结节检测算法和基于阈值的候选结节检测算法；检测的结果中会包括大量假阳性，先用规则方法对候选结节进行初步的假阳性候选消除，再用结合K均值聚类算法的模糊超盒神经网络作为系统分类器，用于候选结节诊断。此系统对于医生诊断肺癌提供了很好的支持。 | ||
| 搜索关键词： | 结节检测 结节 算法 分割模块 假阳性 诊断 形态学 修复 二值化分割 肺部CT图像 肺结节检测 环形滤波器 最优阈值法 边界跟踪 肺部肿瘤 神经网络 算法分割 系统分类 医生诊断 应用边界 诊断模块 此系统 检测 超盒 肺部 去噪 填充 肺癌 匹配 洪水 模糊 | ||
【主权项】：
1.一种对CT图像进行肺部肿瘤检测与诊断的系统，其特征在于，包括：肺实质分割模块，用于对获取到的胸部CT图像进行处理，将肺实质区域和胸部区域及身体外部不相干区域分割出来；候选结节检测模块，用于对分割出的肺实质进行检测，得到候选结节；结节诊断模块，用于对所有的候选结节进行特征提取操作，并用结合k均值的模糊超盒神经网络算法对结节进行分类诊断。
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