基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断

摘要：

传统肺结节良恶性诊断中,难以提取具有显著性和区分性的结节特征,会造成结节诊断准确率低、误诊率高等问题,为此提出一种基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断方法.综合考虑临床结节的三维特征和局部细节特征,选取结节序列图像的尺度不变特征点,联合3D SIFT描述子和灰度差累加直方图,统计获得每个特征点的尺度不变描述子,充分表征病灶的局部细节,利用DFCM聚类算法和BoW模型计算得到结节的特征表示,训练SVM完成结节的良恶性诊断.实验结果表明,该方法实现了优异的诊断效果,与不同文献中方法的对比中,有明显优势,且恶性度为3的结节更类似于良性结节.

关键词：肺结节、序列图像、尺度不变特征、三维、良恶性诊断

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61572344;虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目BUAA-VR-17KF-14;山西省回国留学人员科研基金项目2016-038

在线出版日期：2019-11-11（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：2843-2848