文献类型：期刊文章

作　　者：孙旭辉[1] 田启川[1] 李临生[1] 武志峰[2]

机构地区：[1]太原科技大学电子信息工程学院电子信息系,山西太原030024 [2]山西医科大学医学影像学,山西太原030001

出　　处：《计算机测量与控制》

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)

年　　份：2011

卷　　号：19

期　　号：2

起止页码：295-298

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、INSPEC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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  

分 类 号：TP391]