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一种基于轮廓监督的动态规划乳腺X线影像肿块分割算法被引量：2: 2009年; 肿块分割是基于乳腺X线影像的计算机辅助诊断系统的重要环节。良好的分割结果能够更好地反映肿块的病理特征,为后续可疑区域的特征提取和分类提供依据。已有大量文献探讨肿块的分割算法。基于动态规划(DP)的肿块分割算法结合了肿块的边缘信息,以及灰度和大小等先验知识。传统的基于DP的算法自适应性和鲁棒性不足。为克服这些缺点,提出一种基于轮廓监督的动态规划方法,该方法首先使用对比度受限的自适应直方图均衡增强肿块感兴趣区(ROI)的对比度,并使用高斯掩膜掩蔽外围组织;然后,将肿块ROI变换到极坐标,结合肿块的边缘、灰度和大小信息计算局部代价,并根据局部代价矩阵计算累积代价矩阵;最后,在基于动态规划的轮廓跟踪过程中,引入轮廓监督机制,避免周围组织和对比度不足的影响。本文对比了改进后算法与传统算法的分割效果。实验结果表明,高斯掩蔽和轮廓监督的引入,有效地掩蔽了肿块周围组织,避免了轮廓偏离。该算法提高了肿块分割准确性,且具有更好的鲁棒性。; 郝欣夏顺仁; 关键词：动态规划计算机辅助诊断

基于CT图像的肺结节分割算法研究被引量：5: 2012年; 目的:实现最大二维熵阈值、基于C-V模型的活动轮廓、动态规划等3种分割算法对CT图像的肺结节的自动分割并将分割结果进行比较,找出最优分割方法。方法:以解放军117医院PACS数据库中选取的胸部CT影像为研究对象,首先设计了肺结节增强的流程,然后分别采用最大二维熵阈值、基于C-V模型的活动轮廓、动态规划等3种分割算法实现了肺结节的自动分割。结果:基于影像专家手动分割的金标准图像,采用Dice相似度系数,对3种算法的分割结果进行评价。结论:综合算法的分割速度、鲁棒性以及分割精度等3个方面的因素,结果表明,阈值法虽然分割速度快,但分割精度最差;动态规划算法较前者效果好;C-V模型算法优于其他2种算法。; 张永强夏顺仁陈兴灿郝欣; 关键词：肺结节 CT图像图像分割

引入轮廓监督的动态规划CT图像肺结节分割算法: 2012年; 目的:提出一种基于轮廓监督的动态规划方法,实现对CT图像肺结节的分割。方法:在基于动态规划的轮廓跟踪过程中,引入轮廓监督机制,对比改进以前常见的算法,减少了周围组织和对比度不足对分割精度的影响。结果:轮廓监督的引入,有效地掩蔽了肺结节周围组织,避免了轮廓偏离。结论:改进的算法提高了肺结节分割准确性,且具有更好的鲁棒性。; 张永强陈兴灿郝欣夏顺仁; 关键词：动态规划肺部CT图像

一种基于轮廓监督的动态规划乳腺X线影像肿块分割算法: 针对现有的基于动态规划的乳腺X线影像肿块分割方法自适应性和鲁棒性不足，本文提出了一种基于轮廓监督的动态规划方法。该方法首先使用对比度受限的自适应直方图均衡增强肿块ROI的对比度，并使用高斯掩膜掩蔽外围组织。然后，将肿块R...; 郝欣夏顺仁; 关键词：动态规划计算机辅助诊断

基于Levy flight的特征选择算法被引量：13: 2013年; 为了提高特征选择方法的计算速度,提出基于Levy flight随机过程的特征选择方法.该方法在寻优过程中定义基于启发式的分阶段搜索策略,在局部搜索行为中引入Levy flight随机过程,将Levy flight距离与搜索行为进行映射.在不同的搜索阶段,利用不同的映射区间改变搜索行为出现的概率,以该映射来控制局部搜索行为的方向和速度,从而避免了陷入局部最优的问题.实验结果表明,采用LevyFS算法克服了启发式特征选择方法的局限性,平均耗时仅为SFFS算法的1/3左右.; 朱晓恩郝欣夏顺仁; 关键词：LEVY FLIGHT 搜索策略模式识别

基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法被引量：9: 2011年; 针对乳腺X线影像肿块分割易受弱边缘和周围组织干扰的问题,提出一种基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法.利用二维最大熵阈值法、区域生长及形态学方法自动确定一系列标记点,采用平均边缘梯度评价法选择有效标记点进行随机游走分割以获得初步分割结果,并在此分割基础上进行星芒状结构检测,获得完整的肿块分割边缘.随机选取227例肿块图像进行分割,对分割结果进行特征提取和分类.实验结果表明,该算法克服了半自动随机游走的应用局限性,提高了乳腺肿块的分割精度;与其他分割算法相比,该算法在后续的分类中具有更高的分类精度.; 曹颖郝欣朱晓恩夏顺仁; 关键词：随机游走计算机辅助诊断乳腺癌

基于乳腺X线肿块影像的计算机辅助诊断技术研究: 乳腺癌是全球女性中最为频发的恶性肿瘤疾病和癌症死亡的首要原因。大量研究表明，早期诊断是扩大乳腺癌治疗方案的选择空间、降低乳腺癌患者死亡率的关键。钼靶乳腺X线摄影能显示触诊无法感知的早期病变，是乳腺癌早期诊断的首选方法。而...; 郝欣; 关键词：计算机辅助诊断图像检索图像分割

基于医学图像内容检索的计算机辅助乳腺X线影像诊断技术被引量：10: 2009年; 乳腺癌是女性中高发的恶性肿瘤疾病。近年来,其发病率呈增高趋势。早期发现、早期诊断和早期治疗是降低乳腺癌患者死亡率的关键。计算机辅助诊断(CAD)技术能够有效提高早期诊断的准确性,而基于内容医学图像检索(CBMIR)技术的引入,为乳腺癌的诊断提供了有效的决策支持。文中就近年来基于医学图像内容检索的计算机辅助乳腺X线影像诊断关键技术进行了较为详尽的综述,包括微钙化和肿块检测、特征提取、相似性测度和相关反馈技术等,同时对该领域的发展趋势进行了展望。; 郝欣曹颖夏顺仁; 关键词：乳腺癌

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郝欣