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肺结节图像的自动分割与识别
被引量:
3
1
作者
郭桐
谢世朋
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第2期467-472,共6页
为实现肺结节自动分析与识别,研究基于模糊建模思想和迭代相对模糊连接度(IRFC)算法的自动解剖识别(AAR)方法。该方法包括5个步骤:收集图像数据,用于模型构建和测试AAR;叙述胸腔中每个器官的精确定义,根据定义提取肺部轮廓;建立分层模...
为实现肺结节自动分析与识别,研究基于模糊建模思想和迭代相对模糊连接度(IRFC)算法的自动解剖识别(AAR)方法。该方法包括5个步骤:收集图像数据,用于模型构建和测试AAR;叙述胸腔中每个器官的精确定义,根据定义提取肺部轮廓;建立分层模糊解剖模型;利用分层模型识别和定位肺部;根据层级结构提取肺部轮廓。将分割好的肺部图片作为输入送入卷积神经网络进行肺部结节检测,通过使用VGG-16网络模型,在天池医疗AI大赛的数据集上实现了92.72%的目标检测准确率。
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关键词
模糊
模型
层级结构
迭代相对模糊连接度
肺部分割
卷积神经网络
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题名
肺结节图像的自动分割与识别
被引量:
3
1
作者
郭桐
谢世朋
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第2期467-472,共6页
基金
国家自然科学基金项目(11547155)
教育部-中国移动科研基金项目(MCM20150504)
+3 种基金
江苏省科技重点研发计划-产业前瞻与共性关键技术基金项目(BE2016001-4)
南京邮电大学科研基金项目(NY214026
NY217035)
江苏省高校自然科学基金项目(17KJB510038)
文摘
为实现肺结节自动分析与识别,研究基于模糊建模思想和迭代相对模糊连接度(IRFC)算法的自动解剖识别(AAR)方法。该方法包括5个步骤:收集图像数据,用于模型构建和测试AAR;叙述胸腔中每个器官的精确定义,根据定义提取肺部轮廓;建立分层模糊解剖模型;利用分层模型识别和定位肺部;根据层级结构提取肺部轮廓。将分割好的肺部图片作为输入送入卷积神经网络进行肺部结节检测,通过使用VGG-16网络模型,在天池医疗AI大赛的数据集上实现了92.72%的目标检测准确率。
关键词
模糊
模型
层级结构
迭代相对模糊连接度
肺部分割
卷积神经网络
Keywords
fuzzy models
hierarchy
iterative relative fuzzy connectedness
lung segmentation
convolution neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
肺结节图像的自动分割与识别
郭桐
谢世朋
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
3
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