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目的:为了提高磨玻璃型肺结节(GGO型肺结节)的分割精度,提出一种基于支持向量机与随机游走相结合的分割方法。方法:利用已手动分割的GGO型肺结节训练支持向量机。由训练后的分类模型在待分割的GGO型肺结节图像中选择种子点,然后利用随机游走算法根据支持向量机选取的种子点进行GGO型肺结节图像分割。结果:该研究纳入150个待分割GGO型结节图像,上述分割算法的平均准确率为98.05%、平均召回率为96.35%和平均F1值为98.05%。与传统方法相比,本方法实现了GGO型肺结节的精确自动化分割,对GGO型