[发明专利]基于视觉显著性谱残差方法的低剂量CT肺结节检测算法在审
| 申请号： | 201810926369.3 | 申请日： | 2018-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN109191436A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 张文强;盛嘉成;丁志鹏;管一晖;谭海波;李艺鸣;王华滔;徐建荣;路红;张睿;周峰;路建乡 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;王洁平 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于医疗图像处理领域，具体为一种基于视觉显著性谱残差方法的低剂量CT肺结节检测算法。该算法的流程如下：(1)肺实质分割；(2)候选区提取：通过谱残差方法对肺实质部分进行显著性检测，提取具有视觉显著性的肺结节候选区；(3)特征计算；(4)候选区分类：使用C‑SVM分类器对提取的肺结节候选区分类，去除假阳性样本。本发明采用谱残差方法提取候选结节可以有效地提取具有空洞，毛刺等复杂结构的结节区域，具有高检测敏感性和低假阳性，算法流程具有高可解释性，以满足实际医疗辅助系统的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 候选区 残差 视觉显著性 算法 肺结节检测 低剂量 肺结节 假阳性 结节 毛刺 医疗辅助系统 医疗图像处理 方法提取 复杂结构 算法流程 特征计算 解释性 显著性 有效地 分类 检测 去除 样本 空洞 分割 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉显著性谱残差方法的低剂量CT肺结节检测算法，其特征在于，具体步骤如下：(1)肺实质分割：基于阈值法和形态学操作在低剂量CT图像上分割出肺实质区域；(2)候选区提取：通过谱残差方法对肺实质区域进行显著性检测，提取具有视觉显著性的肺结节候选区；(3)特征计算：对提取的肺结节候选区提取灰度和形态学特征；(4)候选区分类：使用支持向量机C‑SVM分类器对提取的肺结节候选区分类，去除假阳性样本，留下真实肺结节。
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