基于配准前特征提取的颅脑病变检出方法研究

摘要：

针对从高分辨率颅脑CT图像中自动检出病变以实现计算机辅助诊断的需求,提出配准前特征提取的方法.该方法的主要特点是在图谱创建过程中使用散布点内插法获得整数点的特征值,而在病变检出时则采用格子点内插法获得非整数点的特征值.相对于配准后的特征提取,配准前的特征提取能够更加准确地描述图像的灰度特征和纹理特征.通过实验验证,基于配准前特征提取的颅脑病变检出方法能够提高病变检出率,提高检测精度,但同时也增加了假阳性率.为了减少假阳性率、进一步提高检测精度,在下一步的工作中要研究基于三维体数据的病变检出方法,同时还需要进一步研究非刚性配准的可逆性.

关键词：非刚性配准、特征向量、统计图谱、病变检出、CT图像

所属期刊栏目：29

分类号：TP391;R318(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60771007

在线出版日期：2011-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：801-805