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基于SURF的肺结核DR图像病变区域检测: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2015年第9期36卷 2446-2451页; 作者：符尧王俊峰高琳姬郁林张菊英四川大学计算机学院四川成都610065 西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010 四川大学华西医院四川成都610041 四川大学华西公共卫生学院四川成都610041; 针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明...; 针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明显非病变区域;提取剩余疑似病变区域的特征,使用SVM分类器对疑似病变区域进行分类,确定病变区域。使用SURF算子检测病变区域,抑制了漏检率,但SURF会找出绝大多数局部极值点,导致疑似病变区域存在大量假阳性区域,因此使用基于经验的筛查和基于纹理、灰度统计等特征的分类来增加检测结果的准确度,降低了假阳性率。对300张DR片进行检测,该方法准确率达到了85.86%,漏检率低于10.7%。; 来源：详细信息评论

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