[发明专利]一种基于CT图像的肺结节识别方法

摘要

肺癌在早期阶段，通常以结节的形式展现在CT影像上，若早期能够准确捕获肺结节相关信息，将有效提高肺癌的生存率。基于这些，我们提出了一种基于CT图像的肺结节识别方法：基于改良的U‑net网络的肺结节识别方法。以一种简单、高效的自动化辅助诊断方法，帮助医师进行肺结节的检测与分割。本方法的设计主要分为如下几个部分：首先，从luna16数据集中提取CT图像，并进行预处理；接着，使用基于K‑means的聚类分割算法对图像进行分割，消除血管、骨骼、脂肪等干扰因素的影响；再结合形态学的腐蚀和膨胀操作对图像进一步处理；最终将图像放入加深的U‑net网络进行训练。以减少医师审阅CT图像的工作量，降低误诊率。