肺结节图像的自动分割与识别

摘要：

为实现肺结节自动分析与识别,研究基于模糊建模思想和迭代相对模糊连接度(IRFC)算法的自动解剖识别(AAR)方法.该方法包括5个步骤:收集图像数据,用于模型构建和测试AAR;叙述胸腔中每个器官的精确定义,根据定义提取肺部轮廓;建立分层模糊解剖模型;利用分层模型识别和定位肺部;根据层级结构提取肺部轮廓.将分割好的肺部图片作为输入送入卷积神经网络进行肺部结节检测,通过使用VGG-16网络模型,在天池医疗AI大赛的数据集上实现了92.72％的目标检测准确率.

关键词：模糊模型、层级结构、迭代相对模糊连接度、肺部分割、卷积神经网络

所属期刊栏目：40

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11547155;教育部-中国移动科研基金项目MCM20150504;江苏省科技重点研发计划-产业前瞻与共性关键技术基金项目BE2016001-4;南京邮电大学科研基金项目NY214026、NY217035;江苏省高校自然科学基金项目17KJB510038

在线出版日期：2019-05-28（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：467-472