郭　薇，王　柳，肖　男，张国栋

(沈阳航空航天大学 计算机学院，沈阳 110136)



基于多维图像信息的肺结节良恶性鉴别方法

郭薇，王柳，肖男，张国栋

(沈阳航空航天大学 计算机学院，沈阳 110136)

CT图像中肺结节的良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。针对这一问题，提出了一种基于图像多维信息的肺结节良恶性鉴别方法。该方法基于三维肺结节的二维表示来进行影像学征象建模，并计算模型特征值。然后，提取结节的形状及纹理特征。最后，根据提取的所有特征，利用模糊C均值分类器对肺结节的良恶性进行鉴别。针对130组结节数据进行实验，肺结节良恶性鉴别的敏感性及假阳率分别达到87.58%及9.52%。实验结果表明，该文提出的方法能有效地区分肺结节的良恶性，辅助医生进行临床诊断。

计算机辅助诊断；分叶征；毛刺征；模糊C均值聚类

肺癌是当今对人类健康危害最大的恶性肿瘤之一。特别是近半个世纪以来，随着空气污染造成的环境不断恶化及吸烟人口数量的大量增加，各国肺癌的发病率和死亡率都在急剧上升。在肺癌早期，病人通常无明显的临床症状，因此不能根据病症对病人进行诊断。在CT图像中，肺癌以结节的形式表现，但是由于肺结节分布位置不一，形态各异，良恶性鉴别难度很大，这就会导致错过治疗的最佳时机。研究表明，肺癌高死亡率的主要原因是肺癌早期诊断的误诊率较高。因此，早期肺结节的良恶性鉴别对降低肺癌的死亡率具有重要的意义。……