%0 Journal Article
%T Recognition of pulmonary nodules based on 3D image enhancement<br>基于3维图像增强的肺结节识别
%A Liu Yang
%A Zhao Dazhe
%A Liu Jiren
%A <br>刘阳
%A 赵大哲
%A 刘积仁
%J 中国图象图形学报
%D 2011
%I 
%X 孤立性肺结节的检测是肺癌早期诊断的关键。针对传统点增强滤波器虽然对结节增强具有很好的敏感性，但是却产生很多假阳性区域的问题，提出一种通过计算3维增强密度指数和判别规则来识别肺结节的方法。首先采用自适应双边滤波器对CT图像序列进行降噪和平滑处理；然后计算对应的Hessian矩阵及其特征值得到预增强系数，并获得感兴趣体区域，通过对预增强系数的分析来构造3维增强密度指数；最后应用判别规则对感兴趣体进行识别。针对两个肺部CT图像数据集对该方法进行了测试，结果表明，在识别孤立性肺结节方面该方法是有效的。
%K dot enhancement
%K adaptive bilateral filter
%K Hessian matrix
%K enhancement density index<br>点增强
%K 自适应双边滤波
%K Hessian矩阵
%K 增强密度指数
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=361297288E253233FE7733D3D9AB0BA6&yid=9377ED8094509821&vid=7801E6FC5AE9020C&iid=5D311CA918CA9A03&sid=A41D5AE06B0DB66D&eid=7B26CB38602C6F44&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=0