光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2010年
12期
2695-2701
,共7页
王青竹%王珂%李勇%王新竹%王斌
王青竹%王珂%李勇%王新竹%王斌
왕청죽%왕가%리용%왕신죽%왕빈
CT图像%肺部检测%图像处理%快速主成分分析%高阶张量奇异值分解%计算机辅助诊疗
CT圖像%肺部檢測%圖像處理%快速主成分分析%高階張量奇異值分解%計算機輔助診療
CT도상%폐부검측%도상처리%쾌속주성분분석%고계장량기이치분해%계산궤보조진료
为解决基于二维图像处理的计算机辅助诊疗系统(CAD)仅考虑每幅图像自身包含的信息而忽略不同扫描层之间的联系,以及数据处理过程中的海量计算问题,提出一种新的基于快速三维主成分分析(3D PCA)的有效肺CT病灶检测算法.该算法首先引入高维张量奇异值分解(HOSVD)设计3D PCA;然后以提取出的三维空间特征点为种子点,进行区域增长以获取完整的疑似病灶区域;最后,根据医学图像具体特征,设计了一种HOSVD的简化分解算法.对来自吉林省肿瘤医院的10个典型病例的五百余幅临床CT图像进行了实验,并将实验结果与当前同类算法做了比较.结果表明,检测精确度提高了约10%~21%;另外,快速算法与原算法比较,计算复杂度可降低约1/3.由于快速3D PCA可以挖掘更多存在于不同连续扫描层间的有用信息,更精准提取病灶特征,在一定程度上提高了检测率.
為解決基于二維圖像處理的計算機輔助診療繫統(CAD)僅攷慮每幅圖像自身包含的信息而忽略不同掃描層之間的聯繫,以及數據處理過程中的海量計算問題,提齣一種新的基于快速三維主成分分析(3D PCA)的有效肺CT病竈檢測算法.該算法首先引入高維張量奇異值分解(HOSVD)設計3D PCA;然後以提取齣的三維空間特徵點為種子點,進行區域增長以穫取完整的疑似病竈區域;最後,根據醫學圖像具體特徵,設計瞭一種HOSVD的簡化分解算法.對來自吉林省腫瘤醫院的10箇典型病例的五百餘幅臨床CT圖像進行瞭實驗,併將實驗結果與噹前同類算法做瞭比較.結果錶明,檢測精確度提高瞭約10%~21%;另外,快速算法與原算法比較,計算複雜度可降低約1/3.由于快速3D PCA可以挖掘更多存在于不同連續掃描層間的有用信息,更精準提取病竈特徵,在一定程度上提高瞭檢測率.
위해결기우이유도상처리적계산궤보조진료계통(CAD)부고필매폭도상자신포함적신식이홀략불동소묘층지간적련계,이급수거처리과정중적해량계산문제,제출일충신적기우쾌속삼유주성분분석(3D PCA)적유효폐CT병조검측산법.해산법수선인입고유장량기이치분해(HOSVD)설계3D PCA;연후이제취출적삼유공간특정점위충자점,진행구역증장이획취완정적의사병조구역;최후,근거의학도상구체특정,설계료일충HOSVD적간화분해산법.대래자길림성종류의원적10개전형병례적오백여폭림상CT도상진행료실험,병장실험결과여당전동류산법주료비교.결과표명,검측정학도제고료약10%~21%;령외,쾌속산법여원산법비교,계산복잡도가강저약1/3.유우쾌속3D PCA가이알굴경다존재우불동련속소묘층간적유용신식,경정준제취병조특정,재일정정도상제고료검측솔.