研究目的
开发一种有效的CT图像肺结节自动检测与分割方法，以辅助肺癌的临床诊断。
研究成果
该方法能有效检测并分割肺结节，检测准确率达100%，Dice重叠指数为0.9，为肺癌临床诊断提供了有价值的参考。
[IEEE 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际会议(CISP-BMEI) - 中国北京(2018.10.13-2018.10.15)] 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际会议(CISP-BMEI) - 基于CT图像的肺结节自动检测与分割
DOI：10.1109/CISP-BMEI.2018.8633101
出版年份：2018
更新时间：2026-01-09 18:44:25
摘要：
肺结节检测与分割对临床诊断具有重要意义。本文提出一种基于全卷积网络（FCN）、水平集方法及其他图像处理技术的肺结节检测与分割方法。首先将肺部CT图像输入FCN进行肺部分割；其次采用阈值法等图像处理技术在肺区内检测肺结节；最后通过坐标系转换，结合水平集方法与阈值法对检测到的肺结节及其毛刺进行分割。实验结果表明，该方法能有效检测并分割肺结节，检测准确率达100%，分割的Dice重叠指数为0.9，可为肺癌临床诊断提供有益参考。
作者：
Yang Chunran，Wang Yuanvuan，Guo Yi
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