华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (8): 72-80.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2018.08.011
李祥霞1 李彬1†田联房1 朱文博2 张莉1
LI Xiangxia1 LI Bin1 TIAN Lianfang1 ZHU Wenbo2 ZHANG Li1
摘要: 针对现有的肺结节良恶性分类算法存在分类准确率不高的问题,文中提出了一 种基于放射影像组学和随机森林算法的肺结节良恶性分类算法. 首先,提出了一种新的多 尺度圆形滤波,用于对肺结节进行增强; 其次,采用阈值法、形状指数和纹理特征自动获取 种子点,并将种子点注入到随机游走算法中,以实现对肺结节的准确分割; 然后,对分割的 肺结节进行灰度、纹理、形状、小波和临床表征特征的提取; 最后,采用随机森林构造肺结 节良恶性的预测模型,并使用数据库 LIDC 对预测模型进行训练. 实验结果表明,文中提 出的算法对肺结节良恶性具有较高的分类性能,准确率、敏感性和特异性分别为 94%、 92%和 94%.
中图分类号: