基于ELM特征加权的孤立性肺结节识别

摘要：

针对肺部CT切片图像中血管横截面与肺结节成像特征类似导致无法有效剔除假阳性结节的问题,提出根据孤立性肺结节的特征对感兴趣的区域进行进一步提取候选结节来剔除干扰肺结节检测的假阳性结节.为提高肺结节特征提取的有效性和肺结节的分类准确性,通过Relief特征加权极限学习机(ELM-extreme learning machine)对候选结节特征数据进行预处理,减小训练样本中关联度较小的特征对分类结果的影响.对LIDC数据集中肺部CT影像进行实验,实验结果表明,所提Relief-ELM可有效降低误诊率和漏诊率,提高孤立性肺结节识别的准确率.

关键词：孤立性肺结节、假阳性、候选结节、Relief特征加权、极限学习机

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61502058;江苏省高等学校大学生创新创业训练计划基金项目201610292023Z

在线出版日期：2018-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3252-3258