文献类型：期刊文章

作　　者：李祥霞[1] 李彬[1] 田联房[1] 张莉[1] 朱文博[2]

LI Xiang-Xia;LI Bin;TIAN Lian-Fang;ZHANG Li;ZHU Wen-Bo(School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510641;School of Automation,Foshan University,Foshan 528231)

机构地区：[1]华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510641 [2]佛山科学技术学院自动化学院,佛山528231

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(61305038;61273249);广东省自然科学基金(S2012010009886;S2011010005811);海洋公益性行业科研专项经费资助项目(201505002);广东省科技计划项目资助(2017B020210002);华南理工大学中央高校基本科研业务费重点项目(2015ZZ028);自主系统与网络控制教育部重点实验室资助~~

年　　份：2018

卷　　号：44

期　　号：9

起止页码：1637-1647

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：肺结节是早期肺癌在影像学上的表现形式.磨玻璃型(Ground glass opacity,GGO)肺结节被认为是恶变可能性最大的一类结节之一.针对GGO结节边缘模糊、大小各异、形状不规则和灰度不均匀等造成分割准确率低问题,本文提出了一种基于稀疏表示和随机游走模型的分割算法.首先,利用测地距离和局部搜索策略,自动地选取了种子点.其次,联合8-邻域和稀疏表示的K-最近邻算法建立了新的图,避免了噪声的干扰.结合灰度、纹理、空间距离和稀疏系数构建了新的加权矩阵.最后,将标签限制项引入到随机游走的能量函数中.该算法分割准确性较高,鲁棒性较强.

关 键 词：磨玻璃型肺结节  结节分割  随机游走算法 稀疏表示  加权矩阵

分 类 号：R563] TP391.41]