基于稀疏表示和随机游走的磨玻璃型肺结节分割

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....

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Published in自动化学报 Vol. 44; no. 9; pp. 1637 - 1647
Main Authors 李祥霞, 李彬, 田联房, 张莉, 朱文博
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华南理工大学自动化科学与工程学院 广州 510641%佛山科学技术学院自动化学院 佛山 528231 01.09.2018
Subjects
结节分割
随机游走算法
磨玻璃型肺结节
稀疏表示
加权矩阵
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.2018.c170420

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Summary: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.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.2018.c170420