CT图像肺结节计算机辅助检测与诊断技术研究综述 |
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引用本文: | 伍长荣接标叶明全. CT图像肺结节计算机辅助检测与诊断技术研究综述[J]. 数据采集与处理, 2016, 31(5): 868-881 |
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作者姓名: | 伍长荣接标叶明全 |
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作者单位: | 1.安徽师范大学数学计算机科学学院,芜湖,241002;2.皖南医学院计算机教研室,芜湖,241002 |
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摘 要: | 肺结节计算机辅助诊断(Computer-aided diagnosis,CAD)能够从CT图像中检测、分割和诊断肺结节,提高早期肺癌的生存率,因而具有重要临床意义。由于肺结节的形态根据其类型、尺寸、位置、内部结构及恶性与否等动态变化,导致肺结节检测和诊断已经成为一个重大的挑战问题。本文对比分析了CAD系统中肺实质分割、肺结节检测、肺结节分割以及肺结节良恶性判断等4个步骤所运用的关键技术及挑战,并指出开发有效CAD系统需要进一步优化不同类型结节诊断算法灵敏度、降低结节检测误报数量、提高诊断自动化水平,同时需要集成影像存储与通信系统(Picture archiving and communication systems, PACS)以及电子病历系统(Electronic medical record systems, EMRS),以便在日常临床实践中应用。
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关 键 词: | CT图像;肺结节;计算机辅助检测与诊断;医学图像处理与分析 |
Reviews on Computer-Aided Detection and Diagnosis of Pulmonary Nodules in CT Images |
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Affiliation: | 1.School of Mathematics & Computer Science, Anhui Normal University, Wuhu, 241002, China; 2.Department of Computer Science, Wannan Medical College, Wuhu,241002, China |
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Abstract: | |
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Keywords: | CT image pulmonary nodule computer-aided detection and diagnosis medical image processing and analysis |
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