【摘 要】
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针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征
【机 构】
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四川大学计算机学院,西南科技大学计算机科学与技术学院,四川大学华西医院,四川大学华西公共卫生学院
【基金项目】
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国家科技重大专项基金项目(2012ZX10004-901001);四川省科技支撑计划基金项目(2013SZ002;2014SZ0109)
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针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明显非病变区域;提取剩余疑似病变区域的特征,使用SVM分类器对疑似病变区域进行分类,确定病变区域。使用SURF算子检测病变区域,抑制了漏检率,但SURF会找出绝大多数局部极值点,导致疑似病变区域存在大量假阳性区域,因此使用基于经验的筛查和基于纹理、灰度统计等特征的分类来增加检测结果的准确度,降低了假阳性率。对300张DR片进行检测,该方法准确率达到了85.86%,漏检率低于10.7%。
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