公开(公告)号：CN111815591B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202010609059.6

申请日：2020-06-29

Applicant: 郑州大学 ,  中国科学院自动化研究所

Inventor： 刘艳红 ,  杨磊 ,  雷浩鑫 ,  边桂彬 ,  霍本岩 ,  李方圆

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于CT图像的肺结节检测方法，属于医学影像处理技术领域。检测方法包括：获取原始CT图像，对原始CT图像进行二值化；对二值化后的图像利用结构元素进行连续n次腐蚀，并且每次腐蚀后的图像进行卷积处理；将相邻两次经过腐蚀、卷积后的图像进行异或操作，找出腐蚀过程中消失的像素点；在原始CT图像上，以消失的像素点的位置为中心截取设定大小的肺结节疑似区域图片；将肺结节疑似区域图片输入训练好的分类模型中进行分类，完成肺结节的检测。本发明在进行肺结节区域的定位前，首先找出肺结节疑似区域，提高了肺结节区域定位的准确性，并且肺结节疑似区域只是对原始CT图像进行二值化、多次的腐蚀和卷积操作，整体过程简单。

公开(公告)号：CN111815591A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010609059.6

申请日：2020-06-29

Applicant: 郑州大学 ,  中国科学院自动化研究所

Inventor： 刘艳红 ,  杨磊 ,  雷浩鑫 ,  边桂彬 ,  霍本岩 ,  李方圆

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于CT图像的肺结节检测方法，属于医学影像处理技术领域。检测方法包括：获取原始CT图像，对原始CT图像进行二值化；对二值化后的图像利用结构元素进行连续n次腐蚀，并且每次腐蚀后的图像进行卷积处理；将相邻两次经过腐蚀、卷积后的图像进行异或操作，找出腐蚀过程中消失的像素点；在原始CT图像上，以消失的像素点的位置为中心截取设定大小的肺结节疑似区域图片；将肺结节疑似区域图片输入训练好的分类模型中进行分类，完成肺结节的检测。本发明在进行肺结节区域的定位前，首先找出肺结节疑似区域，提高了肺结节区域定位的准确性，并且肺结节疑似区域只是对原始CT图像进行二值化、多次的腐蚀和卷积操作，整体过程简单。