基于Gmac模型的肺結(jié)節(jié)分割.pdf_第1頁(yè)
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1、華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Gmac模型的肺結(jié)節(jié)分割姓名：高一鳴申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：金人超20110117華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIAbstractLungcanceristhecancerwiththehighestmtalityrateearlydiagnosiscansignificantlyimprovethepatients’survivability.Pulmonary

2、noduleisthemajsignofearlydevelopinglungcancerthusjudgingwhetherthepulmonarynoduleisbenignmalignantbasedonCTscanimagehasbecomethefocusofComputerAidedDiagnosis(CAD)methodologyaccuratesegmentationofpulmonarynoduleisthefirst

3、problemneedstobesolved.Twomajproblemsexistfcurrentpulmonarynodulesegmentationmethodsaccuracyefficiency.Simplemethodsyieldresultfastbuthavelowaccuracywhilecomplicatedapproachescangivegoodresultsbutexecutionefficiencyislow

4、.Gmac(Globalminimumactivecontour)modelbasedpulmonarynodulesegmentationmethodcansolvethecontradictionquitewellitgivespromisingresultsgivethemfast.Themethodisbasedonthedifferencebetweenthenoduleregionthebackgroundit’scompo

5、sedofthreephasesimagepreprocessingGmacbasedsegmentationpostprocessing.Duringthepreprocessingphasethetypeofthenoduleisidentifieddifferentprocessingisperfmedbasedonthetype.Insegmentationphasefegroundbackgroundmeanvaluemani

6、pulationisappliedduringtheiteration.Duringpostprocessingpurificationdeconglutinationisperfmedonthesegmentedimagetoacquireamepreciseresult.ThemethodistestedontheLungImagingDatabaseConstium(LIDC)databasetheimagesprovidedby

7、theSecondAffiliatedHospitalofSoochowUniversity.thethreeOverlapcriterion(overlapratetruepositiveratefalsepositiverate)isappliedonthesegmentationresultofthefirstdatasetinLIDCdatabasealsoacomparisonismadewithotherpublishedm

8、ethodsthatusetheLIDCdatabasetoevaluatetheirresults.Thetestedresultofthethreecriteriaare84%71%24%.Certainimprovementinperfmanceisobservedmeanwhilethetimeconsumptionisgreatlyreduced.TheProposedmethodisaverypracticalmethodf

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