Datorstödd detektion (CAD) system för lungknutor spelar den viktiga roll för diagnosen av lungcancer. I detta dokument föreslås en förbättrad intelligent igenkänningsmetod för lungknutor i HRT-kamning regelbaserad och kostnadseffektivt stöd vektormaskin (C-SVM) för att upptäcka både fasta knutor och markglas opacitet (GGO) knutor (del fasta och icke fasta). Denna metod består av flera steg. För det första är segmentering av regioner av intresse (ROI), inklusive pulmonella parenkyma och lungknutor kandidater, en svår uppgift. På ena sidan minskar förekomsten av buller synligheten av lågkontrastobjekt. Å andra sidan är olika typer av knutor, inklusive små knutor, knutor som ansluter till vaskulatur eller andra strukturer, delfasta eller icke-fasta knutor, komplexa, bullriga, svaga kanter eller svåra att definiera gränsen. För att övervinna svårigheterna med uppenbara gräns-läckage och långsam utveckling hastighet problem i segmentatioin av svag kant, föreslås en övergripande segmenteringsmetod, de är: lungparenkyma extraheras baserat på tröskel och morfologisk segmentering metod, bilden denoiserande och förbättring realiseras genom icke-linjär anisotrop diffusion filtrering (NADF) metod; kandidat pulmonella knutor segmenteras med den förbättrade C-V nivå uppsättning metod, där segmentering resultatet av EM-baserade fuzzy tröskelmetod används som den ursprungliga konturen för aktiv kontur modell och en begränsad energiterm läggs till PDE av nivå inställd funktion. Därefter klassificeras lungknutor genom att använda de intelligenta klassificeringarna som kombinerar regler och C-SVM. Regelbaserad klassificering används först för att ta bort lätt distillåtna nonnodule objekt, sedan C-SVM klassificering används för att ytterligare klassificera nodule kandidater och minska antalet falska positiva (FP) objekt. För att öka effektiviteten i SVM, används en förbättrad utbildningsmetod för att träna SVM, som använder rutnätssökningsmetoden för att söka de optimala parametrarna för C-SVM och använder andra orderinformation för att uppnå snabb konvergens för att välja Sekventiell Minimal Optimization (SMO) arbetsuppsättning. Experimentella resultat av erkännande av lungknutor visar önskvärda resultat av den föreslagna metoden.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en klassificeringsmetod i två steg med hjälp av regelbaserade och C-SVM-klassificeringar för att upptäcka både fasta knölar och GGO-nodler (markglas opacitet).
Intelligent Recognition of Lung Nodule Combining Rule-based and C-SVM Classifiers
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}