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System and method for automated detection of lung nodules in medical images

机译:在医学图像中自动检测肺结节的系统和方法

摘要

A system and method for automatically segmenting a computed tomography (CT) image of a patient's lung. The method includes the steps of segmenting the CT image to acquire one or more lung regions, intensity thresholding the lung regions to generate a mask region comprising high-intensity regions corresponding to anatomical structures within the lung regions, computing a Euclidean distance map of the mask region, performing watershed segmentation of the Euclidean distance map to generate one or more sub-regions, identifying a seed point for each sub region, growing candidate regions from the seed point of each sub-region, and classifying one or more candidate regions as a lung nodule based on one or more geometric features of the candidate regions.
机译:一种自动分割患者肺部的计算机断层扫描(CT)图像的系统和方法。该方法包括以下步骤:分割CT图像以获取一个或多个肺区域;对肺区域进行强度阈值处理,以生成包括与肺区域内的解剖结构相对应的高强度区域的掩模区域;计算掩模的欧几里德距离图。区域,执行欧几里得距离图的分水岭分割以生成一个或多个子区域,为每个子区域标识一个种子点,从每个子区域的种子点开始生长候选区域,并将一个或多个候选区域分类为一个基于候选区域的一个或多个几何特征的肺结节。

著录项

  • 公开/公告号US9418420B2

    专利类型

  • 公开/公告日2016-08-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 THE REGENTS OF THE UNIVERSITY OF CALIFORNIA;

    申请/专利号US201514643791

  • 发明设计人 MATTHEW S. BROWN;

    申请日2015-03-10

  • 分类号G06K9;G06T7;G06K9/46;G06K9/52;G06K9/62;A61B6/03;A61B6/12;A61B6;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 14:32:14

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