王斌
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
- 供职机构：吉林省肿瘤医院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 张量模式三维主动外观模型及其在肺CT图像分割中的应用被引量：1
- 2015年
- 三维主动外观模型将肺区的三维外观矩阵转化为一维向量时,原三维灰度分布受到破坏,分割精确度受到影响,且生成过大向量,影响分割效率.基于此,文中提出张量模式的三维主动外观模型,旨在借助高维奇异值分解法直接处理肺区的三维外观矩阵,从而避免其向一维向量的转换.首先在张量理论基础上建立主动外观模型并推导参数;然后设计分块Kronecker方法确定外观张量低秩表示模式的最佳方案,以避免大规模重复计算;最后设计完整分割系统并应用在肺部CT图像中.对临床样本进行实验,与其他基于标记点的三维模型对比,证明文中模型在分割精确度与效率上更优.
- 王青竹孙娜王斌
- 关键词：主动外观模型
- 基于快速三维主成分分析的肺CT图像检测被引量：1
- 2010年
- 为解决基于二维图像处理的计算机辅助诊疗系统（CAD）仅考虑每幅图像自身包含的信息而忽略不同扫描层之间的联系,以及数据处理过程中的海量计算问题,提出一种新的基于快速三维主成分分析（3D PCA）的有效肺CT病灶检测算法。该算法首先引入高维张量奇异值分解（HOSVD）设计3D PCA;然后以提取出的三维空间特征点为种子点,进行区域增长以获取完整的疑似病灶区域;最后,根据医学图像具体特征,设计了一种HOSVD的简化分解算法。对来自吉林省肿瘤医院的10个典型病例的五百余幅临床CT图像进行了实验,并将实验结果与当前同类算法做了比较。结果表明,检测精确度提高了约10%~21%;另外,快速算法与原算法比较,计算复杂度可降低约1/3。由于快速3D PCA可以挖掘更多存在于不同连续扫描层间的有用信息,更精准提取病灶特征,在一定程度上提高了检测率。
- 王青竹王珂李勇王新竹王斌
- 关键词：CT图像图像处理
- 三维隐SVM算法设计及在胸CT图像病灶检测中的应用被引量：4
- 2013年
- 为改善病灶形状不规则、纹理结构简单等因素对计算机辅助肺CT中病灶检测精度的影响,提出将疑似病灶与整体肺区的相对位置关系作为传统形状、纹理特征之外的一种新的隐变量,参与训练过程.为符合病灶的三维特征,引入基于三维矩阵模式的SVM,进一步设计含隐变量三维矩阵模式SVM.将吉林省肿瘤医院的150例病例建立数据库,用其余三种SVM方案与本文方案进行比较,文中算法可达到97.05%的真阳性和9.21%的假阳性,证明其优越性及辅助放疗师的有效性.
- 王青竹康文炜王斌
- 基于三维最小类内散度SVM的肺CT中的结节识别被引量：3
- 2011年
- 提出一种基于三维类内散度的多分类支持向量机的肺部结节识别算法.首先设计可直接处理基于三维矩阵模式的输入样本的多分类SVM,并结合最小类内散度SVM,进一步提出基于三维最小类内散度的多分类SVM.该方法通过直接分析肺部候选结节的三维特征并继承最小类内散度SVM的优点,有效提高分类器的识别精度,降低假阳性.利用其它4种计算机辅助肺部结节检测算法及两位放疗师作为比较,对于来自吉林省肿瘤医院的200组临床病例进行实验,结果证明三维最小类内散度多分类SVM在计算机辅助肺部结节识别中的优越性.
- 王青竹康文炜王新竹王斌
- 关键词：多分类支持向量机
- 基于多分类潜变量SVMs的肺CT中的结节检测
- 2013年
- 结合二分类的潜变量SVMs和一种基于编码的多分类SVMs,设计一种多分类潜变量SVMs,同时具有二者的优点,即考虑检测对象的多样性及位置信息。将多分类潜变量SVMs应用到计算机辅助肺部结节检测,对于来自吉林省肿瘤医院的65组临床病例进行试验,实验结果证明其特异性与灵敏性均优于其他四种当前国际热门的计算机辅助结节检测算法,可以有效辅助放疗师做出最终决策。
- 王青竹王斌
