HRCT影像下的肺结节自动检测CAD方法提升肺癌诊断准确性

本文档探讨了一种针对肺结节的计算机辅助检测(CAD)方法，特别是在高分辨率CT影像(HRCT)上进行的自动检测。作者贾同、赵大哲、杨金柱和王旭来自东北大学信息科学与工程学院，沈阳，他们针对肺癌这一全球健康威胁，提出了一个重要的早期诊断工具。 肺癌的早期诊断对于提高患者生存率至关重要。该研究方法主要分为以下几个步骤： 1. 肺实质分割：首先，通过自适应阈值分割技术对肺部图像进行处理，将肺实质与背景区分，这是后续结节检测的基础。 2. 感兴趣区域(ROI)识别：对分割后的肺实质进一步细化，识别出可能包含结节的区域，即感兴趣区域，这有助于减少计算量和误检的可能性。 3. 肺结节特征提取与分类：利用数学形态学和偏微分方程等算法，从ROI中提取肺结节的特征，如形状、大小、纹理等。这些特征是区分正常组织和潜在结节的关键依据，然后通过分类算法将其归类为良性或恶性。 4. 三维可视化显示：将处理和分析的结果以三维形式展示出来，便于医生直观理解，提高了诊断的准确性和效率。 通过在多组肺癌患者CT影像上的实际测试，该CAD方法展示了显著的优势，能够帮助医生提高肺癌诊断的准确性。这种自动化方法的应用减少了人为因素的影响，使得肺结节的早期检测更为可靠。 本文的研究被归类在计算机辅助诊断（Computer-aided Diagnosis, CAD）领域，关键词包括肺结节检测、肺实质分割、CT影像，以及文章的中图分类号TP391，文献标识码A，文章编号1004-731X(2008)14-3849-04。这一成果对于推动肺癌筛查技术的发展和提高公众健康水平具有重要意义。