基于密度分布的肺结节良恶性分类算法及其性能验证

本文探讨了一种创新的图像灰度密度分布计算模型及其在肺结节良恶性分类中的应用。研究人员针对肺部肿瘤图像，提出了一个基于密度分布特征的评估策略。首先，他们从CT图像中随机抽取像素块集合，并采用K-均值聚类算法将这些像素分成10个类别。这种聚类过程有助于捕捉不同密度区域的特性，每个类别对应一个聚类中心，这为后续特征提取提供了基础。 通过分析肺结节的像素值与聚类中心的关系，论文构建了10维特征向量，这些特征能够反映肺结节内部的结构和灰度分布特征。接着，研究人员利用随机森林分类器进行模型训练，这是一种强大的机器学习方法，能够处理大量数据并提供高效的预测性能。通过在公开的LIDC-IDRI CT图像数据集上进行实验，研究结果显示，这种方法的分类平均精度达到了0.9008，显示出了较高的分类准确性和稳定性。 实验对比分析进一步证实了所提特征表达方法的优势，不仅在分类效果上优于传统方法，而且具有更好的鲁棒性，即在面对噪声或数据变化时仍能保持较好的性能。这种模型不仅适用于肺结节的初步筛查，也为肺部恶性肿瘤的早期诊断提供了可能。 该研究由国家自然科学基金青年基金项目和复旦大学附属中山医院临床研究专项基金支持，团队成员包括多位在医学图像处理、模式识别、机器学习以及计算机科学等领域有着深厚研究背景的专家，如博士研究生Vanbang LE、朱煜教授、郑兵兵博士等。他们的合作展示了多学科交叉在医学图像分析中的重要价值。 这项工作通过深入挖掘图像灰度密度分布特征，结合机器学习技术，为肺结节良恶性分类提供了一种有效且可靠的工具，对于提高肺部肿瘤诊断的精确性和效率具有实际意义。