基于CT图像的肺结节计算机辅助检测方法及关键技术研究

项目名称： 基于CT图像的肺结节计算机辅助检测方法及关键技术研究

项目编号： No.60972122

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 聂生东

作者单位： 上海理工大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 计算机辅助检测技术（CAD）能帮助放射科医生从CT图像中检测出肺结节，从而为肺癌的早期诊断奠定基础。目前CAD研究存在的主要问题是：均以小样本病例为基础，难以保证所研究的CAD在临床上能对肺结节进行有效检测；敏感性尚可，特异性不足，假阳性标记太多；在检测方法的研究上一般只针对实质性结节，未将亚实质性结节的检测包括在内，也未考虑非平衡数据问题对结节检测的影响。为此，本项目基于较大病例样本，拟通过对包括亚实质性结节在内的所有结节进行CAD检测方法与关键技术的研究，以提高CAD对肺结节的检测水平。针对CAD研究存在的问题，本课题的主要研究内容：建立能合理描述不同类型肺结节的数学模型，在此基础上，研究增强图像弱边缘的方法；研究对侯选结节进行自动分割且能保留结节毛刺和分叶特征的方法；研究特征选择与优化的方法；研究在非平衡数据条件下对侯选结节的识别与分类方法；对所研究的方法进行评价。

中文关键词： CT图像；肺结节；计算机辅助检测；自适应模板匹配；分类器

英文摘要：

英文关键词： CT image；lung nodule；computer aided detection；adaptive template matching；classifier