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面向CT影像的肺结节计算机辅助诊断算法
被引量:
8
1
作者
孙旭辉
田启川
+1 位作者
李临生
武志峰
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2011年第2期295-298,302,共5页
为了在早期能够发现肺癌,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率;基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1改变为隶属度之和为样本总数;用改进的FC...
为了在早期能够发现肺癌,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率;基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1改变为隶属度之和为样本总数;用改进的FCM对肺实质图像进行分割,将分割后的图像应用区域分割算法去除小面积区域,利用肺结节的关键特征,提取可疑区域;运用改进算法后,区域分割效果更好;仿真结果证明算法很好地将"线"形或分枝状结构的血管去除;改进的FCM有很好的实时性和对噪声的鲁棒性,分离血管后,将可疑区域在原图标记出来,使医生的工作更加明确。
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关键词
计算机辅助诊断
CT影像
肺结节
模糊C均值聚类
区域标记
下载PDF
职称材料
基于改进的模糊C均值聚类的肺结节计算机辅助诊断算法研究
被引量:
2
2
作者
孙旭辉
田启川
+2 位作者
李临生
武志峰
房宾
《现代生物医学进展》
CAS
2010年第17期3326-3331,共6页
目的:研究基于改进的模糊C均值聚类计算机辅助诊断算法对肺结节的诊断价值,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率。方法:基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚...
目的:研究基于改进的模糊C均值聚类计算机辅助诊断算法对肺结节的诊断价值,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率。方法:基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1,改变为隶属度之和为样本总数。用改进的FCM对肺实质图像进行分割,将分割后的图像应用区域标记算法去除小面积区域。利用肺结节的关键特征,提取可疑区域。结果:运用改进算法后,区域分割效果更好。仿真结果证明算法很好的将"线"形或分枝状结构的血管去除。结论:改进的FCM有很好的实时性和对噪声的鲁棒性,分离血管后,将可疑区域在原图标记出来,使医生的工作更加明确。
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关键词
计算机辅助诊断
CT
肺结节
模糊C均值聚类
区域标记
原文传递
题名
面向CT影像的肺结节计算机辅助诊断算法
被引量:
8
1
作者
孙旭辉
田启川
李临生
武志峰
机构
太原
科技
大学
电子信息
工程学院
电子信息
系
山西医科
大学
医
学
影像
学
出处
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2011年第2期295-298,302,共5页
基金
山西省自然科学基金项目(2008011030)
山西省科技攻关项目(20090311057-3)
文摘
为了在早期能够发现肺癌,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率;基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1改变为隶属度之和为样本总数;用改进的FCM对肺实质图像进行分割,将分割后的图像应用区域分割算法去除小面积区域,利用肺结节的关键特征,提取可疑区域;运用改进算法后,区域分割效果更好;仿真结果证明算法很好地将"线"形或分枝状结构的血管去除;改进的FCM有很好的实时性和对噪声的鲁棒性,分离血管后,将可疑区域在原图标记出来,使医生的工作更加明确。
关键词
计算机辅助诊断
CT影像
肺结节
模糊C均值聚类
区域标记
Keywords
computer--aided diagnosis
CT images
pulmonary nodule
fuzzy C--means cluster
regional marker
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进的模糊C均值聚类的肺结节计算机辅助诊断算法研究
被引量:
2
2
作者
孙旭辉
田启川
李临生
武志峰
房宾
机构
太原
科技
大学
电子信息
工程学院
电子信息
系
山西医科
大学
医
学
影像
学
系
出处
《现代生物医学进展》
CAS
2010年第17期3326-3331,共6页
基金
山西省自然科学基金项目(2008011030)
山西省科技攻关项目(20090311057-3)
文摘
目的:研究基于改进的模糊C均值聚类计算机辅助诊断算法对肺结节的诊断价值,降低对肺结节的漏诊率,提高病人的生存率。方法:基于模糊C均值聚类的算法,利用直方图统计特性对数据进行优化,在此基础上利用像素的邻域特性,将数据样本对各聚类中心约束条件为1,改变为隶属度之和为样本总数。用改进的FCM对肺实质图像进行分割,将分割后的图像应用区域标记算法去除小面积区域。利用肺结节的关键特征,提取可疑区域。结果:运用改进算法后,区域分割效果更好。仿真结果证明算法很好的将"线"形或分枝状结构的血管去除。结论:改进的FCM有很好的实时性和对噪声的鲁棒性,分离血管后,将可疑区域在原图标记出来,使医生的工作更加明确。
关键词
计算机辅助诊断
CT
肺结节
模糊C均值聚类
区域标记
Keywords
Computer-aided diagnosis
Computed Tomography
pulmonary nodule
fuzzy C-means cluster
regional marker
分类号
R-332 [医药卫生]
R322.61
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向CT影像的肺结节计算机辅助诊断算法
孙旭辉
田启川
李临生
武志峰
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2011
8
下载PDF
职称材料
2
基于改进的模糊C均值聚类的肺结节计算机辅助诊断算法研究
孙旭辉
田启川
李临生
武志峰
房宾
《现代生物医学进展》
CAS
2010
2
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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