优化模板匹配遗传算法在胸部低剂量CT图像异常肺结节分辨中应用

摘要：

目的:肺结节的自动检测是胸片计算机图形分析中研究热点.提出了一种从螺旋胸部低剂量CT扫描中分离肺部异常结节算法.方法:该算法先将肺结节、动脉、静脉、支气管和细支气管与周围解剖结构分离;然后使用可变形三维和二维模板检测肺结节,该模板描述了同一类型结节内的典型几何结构和灰度分布.结果:结合了归一化互相关模板匹配和遗传优化算法.对200个CT数据集测试结果表明,使用三个特征消除假阳性结节(FPN),这三个特征能够可定义真实的肺结节.结论:该方法与专家会诊结果基本一致,具有较高推广应用价值.通过与其他算法的比较可知,提出算法可以有效检测出肺部空洞结节、不规则形状结节和附壁结节.

关键词：肺结节、螺旋胸部低剂量CT、模板匹配、遗传算法

所属期刊栏目：19

分类号：R445.2;R816.1(诊断学)

资助基金：南京工业大学横向课题No.211085

在线出版日期：2022-05-06（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：72-78