东北大学学报:自然科学版 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (7): 942-948.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2018.07.007
赵海, 杨婷婷, 朱宏博, 窦圣昶
ZHAO Hai, YANG Ting-ting, ZHU Hong-bo, DOU Sheng-chang
摘要: 基于CT影像的肺结节的良恶性识别是肺癌诊断的重要环节,针对这一问题,提出一种基于属性关系图(attributed relational graph, ARG)的肺结节良恶性度判定方法.该方法以肺结节CT图像块作为输入,利用ARG构建其特征结构,并从大量ARGs中挖掘与或图(and-or graph, AoG)作为肺结节类别识别模板,即肺结节良恶性度判定的依据.此外,为提高模板挖掘效率,该方法利用马尔可夫毯(Markov blanket, MB)发现算法去除图像中的冗余特征,降低ARG节点数量.实验结果表明,该方法对恶性肺结节的识别率达到90.12%,能够帮助正确、快速辨识与分析肺结节良恶性,具有一定的实用价值.
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