肺结节检测中特征提取方法研究
基于深度学习的医学影像肺结节病变检测与识别
基于深度学习的医学影像肺结节病变检测与识别随着计算机技术的不断进步，深度学习在医学影像领域的应用越来越广泛。
其中，深度学习在医学影像肺结节病变的检测与识别方面取得了令人瞩目的成果。
本文将介绍基于深度学习的医学影像肺结节病变检测与识别的相关技术和应用。
一、深度学习在医学影像肺结节病变检测中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的人工智能算法。
在医学影像肺结节病变检测领域，深度学习可以通过学习大量的医学影像数据，并提取出其中的特征，从而实现自动化的检测与识别。
深度学习算法常用的网络结构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等。
其中，卷积神经网络是最为广泛应用的一种网络结构。
在医学影像肺结节病变检测中，深度学习可以提取医学影像中的纹理、形状、边缘等特征，并通过训练模型对这些特征进行学习，从而实现肺结节病变的自动检测与识别。
这种方法可以大大提高肺结节的检测效率和准确性，提高医生的工作效率。
二、基于深度学习的医学影像肺结节病变检测与识别的技术特点与传统的基于手工特征的图像处理方法相比，基于深度学习的医学影像肺结节病变检测与识别具有许多技术特点。
首先，基于深度学习的方法不需要人工提取特征，而是通过学习大量的医学影像数据自动提取特征，从而避免了人工提取特征的主观性和局限性。
其次，基于深度学习的方法能够处理更加复杂的医学影像数据，并且能够适应不同的数据来源和数据类型。
这使得医学影像肺结节病变检测与识别的应用范围更加广泛。
另外，基于深度学习的方法还能够实现端到端的训练和推断，减轻了医生的工作负担。
医生只需要输入医学影像数据，系统就能够自动完成肺结节病变的检测与识别，大大提高了工作效率。
三、基于深度学习的医学影像肺结节病变检测与识别的应用案例基于深度学习的医学影像肺结节病变检测与识别已经在临床实践中取得了一些重要的应用成果。
基于深度学习的肺结节CT影像自动分析及诊断研究
基于深度学习的肺结节CT影像自动分析及诊断研究一、引言肺结节是指在肺部CT影像上呈现为直径小于或等于3cm且形态规则的孤立性病灶。
随着机器学习和深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的肺结节CT影像自动分析及诊断成为当前研究的热点之一。
本文将以基于深度学习的肺结节CT影像自动分析及诊断为主题，全面探讨该研究领域的最新进展。
二、深度学习在肺结节CT影像分析中的应用1. 数据预处理在深度学习算法中，数据预处理是非常关键的一步。
针对肺结节CT影像，大量研究表明，采用不同的预处理方法对提高算法的准确性和鲁棒性有着明显影响。
目前常用的预处理方法包括灰度归一化、图像平滑和直方图均衡化等。
2. 特征提取特征提取是深度学习的核心环节之一。
针对肺结节CT影像，可以采用不同的深度学习模型进行特征提取，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些模型可以实现对肺结节CT影像中的纹理、形态和边缘等特征进行自动提取，为后续的诊断和预测提供支持。
3. 自动诊断基于深度学习的肺结节CT影像自动诊断系统可以提高医生的工作效率和准确性。
该系统可以对大量的CT影像进行自动分析，判断肺结节的良恶性，并给出相应的诊断结果。
目前，已有多种基于深度学习的自动诊断系统被提出，并在实际应用中取得了较好的效果。
三、深度学习在肺结节CT影像诊断中的挑战1. 数据标注困难肺结节CT影像数据量庞大且标注困难，导致当前的深度学习算法在应用中存在一定的挑战。
标注肺结节CT影像需要医生进行手动勾画和标记，费时费力且容易出现标注的主观性。
因此，如何快速准确地标注大量肺结节CT影像是当前研究中亟待解决的问题。
2. 诊断结果的可解释性深度学习算法在肺结节CT影像诊断中表现出较高的准确性，但其黑盒特性也带来了可解释性不足的问题。
医生通常要求对算法的诊断结果进行解释和解读，但由于深度学习算法的复杂性，很难给出可信的解释。
因此，如何提高诊断结果的可解释性是当前需要深入研究的问题。
医学影像数据的特征提取与分类方法研究
医学影像数据的特征提取与分类方法研究一、引言医学影像学是一门研究人体内部结构与功能的学科，它通过采集和分析影像数据来帮助医生进行疾病的诊断与治疗。
随着医学影像技术的迅速发展，大量的医学影像数据产生并不断积累，如何从这些庞大的数据中准确、快速地提取特征，并进行有效的分类成为当前医学影像学领域的研究热点之一。
本文将对医学影像数据的特征提取与分类方法进行系统的研究和探讨。
二、医学影像数据的特征提取方法1. 传统的特征提取方法传统的医学影像数据特征提取方法主要包括基于统计学的方法、形态学方法和滤波方法。
基于统计学的方法通过对像素值的统计分析，提取影像的均值、方差、能量等特征。
形态学方法则通过形态学运算，提取影像的边缘、角点等形态学特征。
滤波方法是通过应用不同的滤波器，对影像进行平滑或增强，从而提取影像的纹理、边缘等特征。
2. 基于机器学习的特征提取方法基于机器学习的特征提取方法通过构建合适的特征提取模型，自动地从医学影像数据中学习和提取特征。
常用的机器学习方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）等。
这些方法通过降维、分类等技术手段，可以将高维的医学影像特征转换为低维的表示，提高特征的区分度和分类性能。
三、医学影像数据的分类方法1. 监督学习方法监督学习方法是基于已知类别标签的训练数据，通过构建分类器模型来对新样本进行分类。
常用的监督学习方法包括K最近邻算法（KNN）、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
其中K最近邻算法是一种简单且直观的分类方法，通过计算未知样本与已知样本之间的距离，选择距离最近的K个样本进行投票，得到样本的分类结果。
2. 无监督学习方法无监督学习方法是在没有类别标签的情况下，对医学影像数据进行聚类和分组。
常用的无监督学习方法包括聚类算法、主成分分析、因子分析等。
聚类算法根据样本之间的相似度将样本划分为不同的类别，常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
基于深度学习的肺部结节CT图像自动检测与分析方法研究
基于深度学习的肺部结节CT图像自动检测与分析方法研究深度学习技术是近年来在计算机视觉领域取得巨大突破的一种方法。
它通过构建多层神经网络，能够自动地从大量图像数据中学习特征，并进行复杂的图像识别和分析。
肺部结节是肺癌的早期病灶，早期的检测和分析对于提高肺癌的治疗效果具有重要意义。
因此，基于深度学习的肺部结节CT图像自动检测与分析方法的研究受到了学术界和医学界的广泛关注。
深度学习在肺部结节CT图像自动检测与分析中的应用，可以分为两个主要步骤：肺部结节的检测和肺部结节的分析。
首先，肺部结节的检测是指从CT图像中精确地定位和检测出肺部结节的位置和大小。
在深度学习中，一种常用的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）来进行肺部结节的检测。
CNNs能够自动提取图像的特征，并通过多层神经网络进行分类和定位。
此外，还可以采用一些改进的网络结构，如YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN等，来提高肺部结节的检测效果。
其次，肺部结节的分析是指对检测到的肺部结节进行特征提取和分类等分析工作。
深度学习方法可以通过训练神经网络来学习肺部结节的特征，并进行肺部结节的良恶性分类。
这一步骤可以通过使用类似于ImageNet的大规模数据集进行预训练，并通过微调的方式对肺部结节进行分类。
此外，还可以采用一些优化算法，如迁移学习、强化学习等方法来提高肺部结节分类的准确性和效率。
在基于深度学习的肺部结节CT图像自动检测与分析方法的研究中，还存在一些主要的挑战和困难。
首先，由于肺部结节的形态和大小各异，以及来自不同设备的CT图像的多样性，如何克服这些差异性是一个关键的问题。
可以通过数据增强、正则化和标准化等方法来解决这个问题。
其次，肺部结节的检测和分析需要大量高质量的标记数据，然而手动标注这些数据十分耗时且费力。
因此，如何有效地利用有限的标记数据，提高模型的泛化能力，是一个亟需解决的问题。
基于机器学习的肺部结节检测
基于机器学习的肺部结节检测一、前言机器学习是目前计算机领域中的热门话题，其应用范围也不断拓宽。
肺部结节的检测是肺癌早期诊断的重要手段之一，而利用机器学习算法对肺部结节进行自动化检测可以提高诊断效率和准确性。
本文将研究基于机器学习的肺部结节检测技术。
二、肺部结节检测技术概述在传统的计算机辅助检测（Computer-aided detection，CAD）中，医生需要浏览大量的医学图像数据，对可能存在肺部结节的位置进行标记，这种方式效率低且易出错。
随着机器学习技术的发展，利用机器学习算法对肺部结节进行自动化检测成为可能。
具体流程包括以下几个步骤：1. 数据采集：获取大量的肺部CT扫描数据，这些数据需要有完整的标注信息，以便作为训练集。
2. 特征提取：对肺部CT扫描图像进行特征提取，例如灰度、纹理、形状、边缘等特征。
3. 训练模型：利用已标注的训练集进行模型训练，得到肺部结节检测模型。
4. 测试与评估：利用测试集对训练好的模型进行测试和评估，评估指标包括准确率、召回率、误报率等。
基于机器学习的肺部结节检测技术，不仅可以提升检测效率和准确性，还可以根据不同医疗需求进行应用，例如辅助初诊、辅助治疗方案制定等。
三、肺部结节检测技术常用算法基于机器学习的肺部结节检测技术应用了很多算法，其中最常用的算法有以下几种：1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：SVM是一种监督学习算法，可以处理线性和非线性分类问题。
SVM在肺部结节检测中的应用主要是将肺部CT图像中的像素分类为肺部结节和非结节。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：CNN是一种深度学习算法，可以自动学习图像中的特征，用于图像分类和识别。
CNN在肺部结节检测中的应用主要是提取肺部CT图像中的特征，例如颜色、形状、纹理等。
3. 决策树算法（Decision Tree）：决策树是一种树形结构模型，可以用于分类和预测。
基于深度学习的肺部结节检测与诊断研究
基于深度学习的肺部结节检测与诊断研究肺部结节是肺部常见的一种病变，其早期发现和准确诊断对于肺癌的预防和治疗具有重要意义。
随着计算机技术和深度学习的发展，基于深度学习的肺部结节检测与诊断研究成为一个热点领域。
本文将从肺部结节检测和诊断两个方面进行阐述和探讨。
一、基于深度学习的肺部结节检测深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有较强的自我学习和数据挖掘能力。
在肺部结节检测领域，深度学习方法通过学习大量带标注的肺部CT图像，自动提取特征并进行结节检测。
这种方法在肺部结节的快速、准确检测方面具有优势。
研究表明，基于深度学习的肺部结节检测方法与传统的机器学习方法相比，能够提高检测的准确性和敏感性。
深度学习方法能够通过学习大量数据，自动学习复杂的特征表达，并能够对不同大小、形状和位置的结节进行有效检测。
此外，深度学习方法还能够快速处理大规模的肺部CT图像数据，提高工作效率。
在深度学习的肺部结节检测方法中，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、多尺度卷积神经网络（MS-CNN）等。
这些模型通过多层的卷积和池化操作，实现对肺部CT图像的特征提取和结节检测。
同时，还可以通过引入注意力机制等技术，提高结节检测的性能。
二、基于深度学习的肺部结节诊断在肺部结节的诊断过程中，医生需要根据肺部CT图像中的结节特征来进行判断和诊断。
传统的诊断方法主要依赖于医生的经验和专业知识，而基于深度学习的肺部结节诊断方法则能够提供更准确和客观的诊断结果。
基于深度学习的肺部结节诊断方法主要通过训练深度学习模型，使其能够学习和识别肺部CT图像中的结节类型和病变程度。
这些模型不仅能够提取和学习结节的形态和纹理特征，还可以结合临床信息、病史等多种因素，进行综合分析和诊断。
这样能够帮助医生更准确地评估结节的恶性程度，提高诊断的准确性和敏感性。
此外，基于深度学习的肺部结节诊断方法还可以通过实现自动分割和定量分析，帮助医生更好地测量结节的大小、体积等特征，提供更全面的信息。
医学图像处理中的边缘检测与特征提取算法
医学图像处理中的边缘检测与特征提取算法边缘检测和特征提取是医学图像处理中至关重要的任务，它们对于医学图像的分析和诊断有着重要的作用。
边缘检测的目标是在图像中找到物体的边界，而特征提取旨在从图像中提取出具有诊断信息的特征。
本文将探讨医学图像处理中常用的边缘检测算法和特征提取算法，并介绍它们在医学图像分析中的应用。
边缘检测是医学图像处理中的基本任务之一。
边缘是图像中亮度或颜色变化较大的区域，通过检测边缘可以帮助医生准确地定位和测量图像中的结构。
经典的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种简单且高效的边缘检测算法。
它通过计算图像的梯度来找到边缘。
Sobel算子的优点是计算速度快，适用于实时应用，但它对噪声敏感，并且在边界模糊或弯曲的区域效果不好。
Prewitt算子和Sobel算子类似，也是通过计算图像的梯度来检测边缘。
与Sobel算子相比，Prewitt算子更加简单，但也更加粗糙。
Prewitt算子对噪声的鲁棒性较好，但在边界模糊或弯曲的区域效果也不理想。
Canny算子是边缘检测中最常用的算法之一。
它通过多阶段的过程来检测边缘，具有很好的抑制噪声、定位精度高、对边界模糊的抗干扰能力等优点。
Canny算子的主要步骤包括高斯滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理。
在医学图像处理中，边缘检测常被用于图像分割、辅助诊断等任务。
例如，通过对肿瘤边缘进行检测和分割，可以帮助医生判断肿瘤的类型和大小，从而做出更精确的诊断。
此外，边缘检测还可以用于心脏图像分析、眼底图像分析等领域。
特征提取是医学图像处理中另一个重要的任务。
特征是指在图像中具有区分度的可测量属性，例如纹理、形状、颜色等。
通过提取图像中的特征，可以帮助医生定量评估病变的性质和程度，提高诊断的准确性和可靠性。
医学图像处理中常用的特征提取算法包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和人工神经网络（ANN）。
医学专业毕业论文(题目：基于深度学习的肺结节检测与分类方法研究)
医学专业毕业论文题目：基于深度学习的肺结节检测与分类方法研究摘要：本研究提出了一种基于深度学习的肺结节检测与分类方法，通过分析胸部CT图像，实现了肺结节的自动检测和分类。
首先，我们构建了一个多尺度卷积神经网络（MSCNN）模型，用于从CT图像中提取肺结节的特征。
接着，我们采用条件随机场（CRF）对检测到的肺结节进行分类。
实验结果表明，我们的方法在肺结节检测和分类方面具有较高的准确性和可靠性，对于推进肺结节诊断和治疗具有重要意义。
关键词：肺结节，深度学习，卷积神经网络，条件随机场，医学影像分析正文：第一章研究背景肺结节是肺癌的主要早期表现之一，其诊断和治疗对于肺癌的早期发现和干预具有重要意义。
然而，传统的肺结节检测和分类方法主要依赖医生的经验和影像学知识，存在一定的主观性和误诊率。
随着人工智能技术的发展，深度学习在医学影像分析领域的应用越来越受到关注。
第二章研究目的本研究旨在探索一种基于深度学习的肺结节检测与分类方法，提高肺结节检测和分类的准确性和效率，从而改善肺癌的早期发现和治疗效果。
第三章研究方法3.1 数据收集与预处理我们收集了5000份胸部CT图像，其中包括2500份含有肺结节的图像和2500份不含肺结节的图像。
对图像进行预处理，包括图像分割、像素增强等操作，以适应深度学习模型的需求。
3.2 模型构建与训练我们构建了一个多尺度卷积神经网络（MSCNN）模型，该模型能够从CT图像中提取肺结节的特征。
采用随机梯度下降（SGD）算法对模型进行训练，通过优化损失函数，使得模型能够准确识别和分类肺结节。
3.3 模型评估与对比实验我们对训练好的模型进行评估，采用准确率、召回率和F1分数等指标对模型的性能进行定量评估。
同时，进行对比实验，将传统方法与深度学习方法进行比较，以证明深度学习在肺结节检测和分类中的优越性。
第四章研究结果经过实验，我们得到以下结果：(1) MSCNN模型在肺结节特征提取方面表现出色，准确率高达89.2%；(2) 通过条件随机场（CRF）对检测到的肺结节进行分类，准确率达到87.1%；(3) 相比传统方法，我们的方法在肺结节检测和分类方面具有显著优势，准确率提高10%以上。
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（４）轮廓点顺时存放：按边界标记法，以边界某点作始 点，将边界各点坐标按顺时针记录在数组ｍａｒｇｉｎ；
（５）找轮廓关键点：用Ｄ—Ｐ算法，提取边界关键点，形成 新边界数组ｚｉｐＭａｒｇｉｎ；
（６）求指标：分别求相邻三个点形成三角形的弧弦比、凹 凸情况、夹角角度．
图３边缘关键点图 （Ａ）肺结节（Ｂ）轮廓图（ｃ）轮廓关键点
Ｆｉｇ．３ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｋｅｙ ｐｏｉｎｔｓ
算法：分叶毛刺特征提取算法 输入：ＲＯＩ图像ｊ 输出：毛刺、分叶特征二岳， 过程：
（１）二值化：对Ｉ，进行ＯＴＳＵ阈值分割，得到二值化图 像；
（２）区域轮廓标记：对二值图进行轮廓标记，得到封闭若 干曲线的轮廓图；
万方数据
１０期
何中市等：肺结节检测中特征提取方法研究
２０７５
五。最大凸弧弦比．用以描述轮廓的分叶情况．如图４，先 定义弧弦比Ｒａｃ，：
舭；＝ｃＥ×鲁×ｃＤ
（１）
边界上的每个点ｆ都可以算出Ｒａｃ，，ＣＦｉ表点的凹凸情况（＋１ 表凸，一１表凹）．ＣＤ表该ＲＯＩ图像边界的清楚程度因子，将在 ３．２．４介绍，每张肺结节图像对应１个边界清楚程度因子，取 值为Ｅｏ，１．２］．主要用于修正由于原图边界模糊对得到分割 得到轮廓的影响程度．因此，五。最大凸弧弦比定义为：五。＝ ｎｚａｘ｛Ｒａｃｆｌ Ｒａｃｆ＞０，ｆ＝１，２，３，…，ｎ｝．五１最大凹弧弦比定 义为：Ｚ１＝ｉｎａｘ｛一Ｒａｃｆ Ｒａｃｆ＜０，ｆ＝１，２，３，…，ｎ｝．
小型微型计算机系统
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ
２００９年１０月第１０期
Ｖ０１．３０ Ｎｏ．１０ ２００９
肺结节检测中特征提取方法研究
何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２
１（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４） ２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８）
孤立性肺结节在医学上的定义为：指肺实质内单发圆形 或类圆形致密影，直径小于３ｃｍ，不伴有肺不长或淋巴结肿 大ｏ“．实验数据来源于重庆某大型院的放射科，包括病例 图像、病理结果信息（包括疾病名称、肺结节形态的文字描 述，如毛刺、分叶情况，病因等信息）．其中各病例均是只含有 ＳＰＮｓ，不含其它类型的肺结节．
而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息． 本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信
息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结 节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序 列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特 征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形
图霜戮 个纹理特征、７个空间关系上下文特征，期望从多方位、各方
面完整地描述肺结节的特征．
（Ａ）
（Ｂ）
（Ｃ）
图２空洞特征提取过程 （Ａ）肺结节（Ｂ）Ａ组图的二值图（ｃ）Ｂ组图的边缘图
Ｆｉｇ．２ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｃａｖｉｔａｒｙ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
３．１灰度特征 肺部ＣＴ图像是灰度图像，区域问灰度级的差异使得相
（７）取特征：二关键点个数，五最小凹角，五最小凸角，五。 最大凸弧弦比，Ｚ，最大凹弧弦比．
二关键点个数描述了边缘不规则程度．实验发现关键点 个数越多，其边缘越不规则．五最小凹角．轮廓上凹点中最小 角度在一定程度上提示该点分叶的可能．五最小凸角．轮廓上 凸点中最小角度在一定程度上提示该点是毛刺点的可能．
别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的 对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释，
帽霭瓣倒 １Ｊ躺ｌ 懂歪母
Ｉ里斗 １显查鲎堑卜＿
特征提取
特征评价
｜｜描述程度ｌ
１絮嚣卜
ｌＪ ｓ、，Ｍ识
－－｜别性能
图１ ＳＰＮｓ诊断框架图 Ｆｉｇ．１ Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ＳＰＮｓ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
分叶、毛刺等特征主要是医学上对肺结节边缘特征的表 述，是肺结节影像分析的重要特征，其出现大多提示结节的恶
囝叠 性．根据相关征象的描述，本文提出利用轮廓提取和Ｄ—Ｐ求
取关键算法。１…，将２一Ｄ图像，转化为对１一Ｄ曲线上关键点处 理，提取结节相应的分叶、毛刺形状边缘方面的特征，如图３．
（Ａ）
（Ｂ）
（Ｃ）
对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实
验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％．
关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价
Ｉｔ更’
图４边界夹角图例
Ｆｉｇ．４ Ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ ａ ｂｏｕｎｄａｒｙ ａｎｇｌｅ
３．２．３形状特征 肺结节与脉管在形状上有各自的形态特点．形状信息的
定量测量有，如：大小、周长、面积等，已常用作医学图像中组 织特征的参量。１“．本文提取了五：岳，：周长、面积、类圆度、矩 形度、细长度和轮廓面积比几何特征． ３．２．４边界清楚程度
ｓｕｉｔ ｏｆ ９３．０５％ｉｎ ｎｏｄｕｌｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ９４．５３％ｉｎ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙ ｐｕｌｍｏｎａｒｙ ｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴ ｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ
１（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）
２（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，Ｔｈｉｒｄ Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｍｅｄｗａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００３８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｈａｖｅ ｐｒｏｖｅｄ ｔｏ ｂｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｆｏｒ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｐｕｂｍｏｎａｒｙ ｎｏｄｕｌｅｓ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｗｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ａ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ａｉｍｅｄ ａｔ Ｓｏｌｉｔａｒｙ Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ Ｎｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ，３６ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｗｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ ３ ｇｒｅｙ ｌｅｖｅｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ ｔｅｘｔｕｒｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ７ ｓｐａｔｉａｌ ｃｏｎｔｅｘｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｃｈｉｅｖｅｓ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈ ａ ｒｅ－
空洞（ｃａｖｉｔａｒｙ）在肺窗上呈现为低密度影．空洞特征在肺 结节所有特征中比较容易发现．
根据空洞象征的描述，空洞特征设计思路如下：先用Ｏｔ－ ＳＵ图像分割得到二值图。９ Ｊ，接着计算区域中是否还含有更小 的区域，统计其个数及面积，如图２，计算五说特征：空洞个 数，空洞面积，空洞占肺结节面积比． ３．２．２分叶、毛刺特征
Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ
摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺
结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知
识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，
和介入放射学．
万方数据
２０７４
小型微型计算机系统
２００９焦
态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进 行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特 征提取和量化；接着，还提出了特征提取的评价方案．本文研 究的ＳＰＮｓ诊断框图见上页图１．
２ ＲＯＩ提取
应的组织和结构能够突显出来．灰度特征是肺结节最基本也 是最简单的特征，如密度相关表征．提取灰度特征，考虑了Ｚ一 五分别包括肺结节区域的灰度均值、灰度方差和灰度熵． ３．２形态特征
形态特征是最直观的视觉特征．从医学角度，结节在ＣＴ 图像上的表现（称为征象）有其医学上的特定命名和意义以
及检测方法．征象的描述能够使医生从病理方面更好的理解 和判断．形态特征主要从空洞、毛刺、形状、边界清楚程度等方 面进行量化．其中对重要的毛刺、分叶特征进行详细阐述． ３．２．１空洞特征
收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资 助． 作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处 理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断
中图分类号：ＴＰ３９１
文献标识码：Ａ
文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ＳＰＮｓ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧ Ｙａｎｌ，ＨＵＡＮＧ Ｘｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧ Ｊｉａｎ２