谭利
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：华南理工大学自动化科学与工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家教育部博士点基金广州市番禺区科技攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 新的连通域标记方法及其在医学图像中的应用被引量：5
- 2010年
- 为了提高诊断的准确率和效率,提出了一种新的连通域标记算法,同时对医学图像中感兴趣区域进行连通域标记和区域特征提取。该算法先对读入二值图进行边界提取,再对边界进行跟踪和标记,利用图像重构的方法对边界进行区域填充,并将属于同一连通域的边界进行归类,即重新排列标记号,最后对连通区域的形态特征进行提取。实验证明,该算法不但能正确标记任意复杂形状的连通域,运行速度较快,而且对连通区域进行了特征提取,现已应用到医学图像处理的多个方面,为下一步的图像处理奠定了更好的基础。
- 谭利李彬田联房
- 关键词：医学图像处理连通区域标记图像重构特征提取
- 基于规则及多特征跟踪的肺结节的智能检测方法被引量：3
- 2010年
- 肺结节的智能识别对肺癌的诊断至关重要。为了在大量的肺部CT图片中准确智能识别肺结节,我们研究了一个基于规则及多特征跟踪的肺结节计算机辅助检测方法。其中,采用活动轮廓模型的分割方法实现候选肺结节分割,采用基于规则的决策方法以及多特征跟踪方法实现肺结节分类。实验证明,该肺结节的智能检测方法满足肺结节计算机辅助诊断的要求。
- 王立非李彬田联房刘思伟谭利张婧
- 关键词：肺结节计算机辅助检测医学图像
- CT影像中肺结节的检测方法研究
- 肺癌是全世界死亡率最高的癌症,降低肺癌死亡率的重要举措是“早期发现,早期诊断,早期治疗”。作为肺癌早期征象之一的肺结节特别是肺小结节（直径在5~10mm）具有极其重要的诊断价值。虽然很多国内外学者已在肺结节计算机辅助诊断...
- 谭利
- 关键词：计算机辅助诊断肺部CT图像分割
- 文献传递
- 基于多特征融合跟踪的微小肺结节识别算法被引量：1
- 2011年
- 如何在海量的肺部高分辨率CT(HRCT)序列图片中准确识别微小结节(直径为5～10 mm)一直是肺结节计算机辅助检测(CAD)系统的研究重点和难点。本文提出了一种新的微小肺结节识别算法——多特征融合跟踪算法。该算法在处理一个HRCT序列图片时,首先结合大津法和形态学方法获取每一张CT图的肺实质,再通过基于灰度阈值和改进的模板匹配算法提取感兴趣区域(ROI),接着计算ROI的多个有效特征,然后在整个HRCT序列图片中进行ROI的多特征跟踪和融合,最后根据分类规则识别并标出候选肺结节。实验证明,该算法能准确地检测出微小肺结节,且假阳率较低。
- 谭利李彬田联房王立非陈萍
- 关键词：高分辨率CT计算机辅助检测
