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结合Hessian矩阵滤波的均值漂移聚类肺部ROI分割算法

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胸部CT图像中感兴趣区域(ROI)的准确分割是肺部CAD的重要环节.本文研究结合Hessian矩阵滤波的均值漂移聚类肺部ROI分割算法.通过Hessian矩阵可以检测出圆形的疑似结节区域的位置,将Hessian矩阵滤波特征、灰度特征、空间距离特征一起构成采样点对应的向量,通过均值漂移聚类分割出结节区域.实验结果表明引入Hessian矩阵圆点滤波信息的均值漂移聚类能够分割出与血管或气管相连或者交叉的结节区域,去除ROI中包含的非结节区域,可以有效地分割出结节区域,具有较高的分割准确性和较低的假阳性率.

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来源
《中国人工智能学会第十三届学术年会》|2009年|972-978|共7页
会议地点北京
作者
Wei Ying; 魏颖; Li Rui; 李锐; Liu Jian-chang; 刘建昌; Xu Xin-he; 徐心和;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
均值漂移算法; 肺部感兴趣区域; 图像分割;

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