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对CT图像进行肺部肿瘤检测与诊断的系统

摘要

本发明提供一种用于对肺部CT图像进行肺结节检测和诊断的系统。该系统分为肺实质分割模块、候选结节检测模块和候选结节诊断模块;肺分割模块中,对原始CT图像进行形态学去噪,再用最优阈值法进行二值化分割,利用边界跟踪法提取初始边界,应用边界匹配修复算法进行边界修复,最后利用洪水填充算法分割肺部得到肺实质;在候选结节检测模块,结合了基于环形滤波器的候选结节检测算法和基于阈值的候选结节检测算法;检测的结果中会包括大量假阳性,先用规则方法对候选结节进行初步的假阳性候选消除,再用结合K均值聚类算法的模糊超盒神经网络作为系统分类器,用于候选结节诊断。此系统对于医生诊断肺癌提供了很好的支持。

著录项

  • 公开/公告号CN109035227A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨理工大学;

    申请/专利号CN201810772131.X

  • 申请日2018-07-13

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);

  • 代理机构11706 北京竹辰知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人陈龙

  • 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

  • 入库时间 2023-06-19 07:44:56

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20180713

    实质审查的生效

  • 2018-12-18

    公开

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