基于SURF的肺结核DR图像病变区域检测

摘要：

针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法.使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明显非病变区域;提取剩余疑似病变区域的特征,使用SVM分类器对疑似病变区域进行分类,确定病变区域.使用SURF算子检测病变区域,抑制了漏检率,但SURF会找出绝大多数局部极值点,导致疑似病变区域存在大量假阳性区域,因此使用基于经验的筛查和基于纹理、灰度统计等特征的分类来增加检测结果的准确度,降低了假阳性率.对300张DR片进行检测,该方法准确率达到了85.86％,漏检率低于10.7％.

关键词：加速稳健特征、病变区域检测、支持向量机、肺结核、计算机辅助诊断

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项基金项目2012ZX10004-901001;四川省科技支撑计划基金项目2013SZ002、2014SZ0109

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2446-2451