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CT图像中肿大淋巴结肺癌转移分类方法

刘露; 刘宛予; 楚春雨; 吴军; 周洋; 张红霞; 鲍劼
CSCDCHINAJOURNAL北大核心EI
哈尔滨理工大学; 哈尔滨工业大学; 自动化学院; 哈尔滨医科大学

摘要

为解决肺癌N分期中胸部CT难于对肿大淋巴结是否癌转移进行评价的问题,寻求能够有效表示淋巴结病理特性的图像特征,实现对肿大淋巴结癌转移快速准确地判别。该文采取交互式分割从CT图像中提取出肿大淋巴结;直接计算淋巴结的多分辨率直方图得到200维空间信息特征样本集;利用具有处理高维数据集优势的支持向量机(SVM)构造分类器;用测试集对经训练的SVM分类器进行测试以评价分类性能。经96例病例实验结果表明:100个淋巴结图像的200维特征计算用时1.91s,SVM分类器训练测试用时1.36s,敏感性76%,特异性64%,准确度70%,接受者操作特性曲线(ROC)下面积(AUC)0.6525。高维图像空间信息特征能够有效表示淋巴结特性;没有考虑医学征象进行肿大淋巴结癌转移定性诊断的准确度就达到了70%,同时分类速度比传统纹理算法提高了约10倍。

关键词

肺癌N分期 CT图像 肿大淋巴结 多分辨率直方图 支持向量机(SVM)

出版信息

论文状态
公开发表
期刊名称
电子与信息学报
发表日期
2009
卷
31
期
10
页码
2476-2482
DOI
-

学科领域

软件工程计算机科学与技术

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