[发明专利]计算机辅助检测(CAD)中的假阳性降低有效
| 申请号： | 200580039710.4 | 申请日： | 2005-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN101061510A | 公开（公告）日： | 2007-10-24 |
| 发明（设计）人： | L·博罗茨基;K·P·李;L·赵 | 申请（专利权）人： | 皇家飞利浦电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人： | 李亚非;梁永 |
| 地址： | 荷兰艾*** | 国省代码： | 荷兰;NL |
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| 摘要： | 一种用于对HRCT医学图像数据内检测的所关心部位进行计算机辅助检测(CAD)和分类的方法，包括适于对将部位/体积(volume)识别成结核或非结核的特异性和敏感性进行最大化的CAD后机器学习技术。该部位由CAD处理来识别，以及自动地分割。特征池根据每个分割部位来识别和提取，以及由遗传算法来处理以识别最佳特征子集，这个子集用来训练支持向量机以对非训练数据内发现的候选部位/体积进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 计算机辅助 检测 cad 中的 阳性 降低 | ||
【主权项】：
1.一种用于计算机辅助检测(CAD)医学图像数据内的所关心部位或体积(“部位”)的方法，其包括CAD处理以检测和描绘候选部位以及训练阶段中的CAD后机器学习以最大化特异性并降低处理非训练数据之后报告的假阳性的数目，所述方法包括步骤：在被选择成包括对于基础事实已知为真或假的若干部位的医学图像训练数据集上训练分类器，利用所述CAD处理来识别并分割该部位，提取特征以创建特征池来限定该部位，包括至少一个基于3D直方图的特征以及基于3D梯度的特征，向特征池应用遗传算法处理器以确定由支持向量机(SVM)用来识别具有改进特异性的非训练数据内的候选部位的最小特征子集；在非训练数据内检测候选部位；分割非训练数据内的候选部位；提取与每个分割的候选部位有关的特征集合；以及利用特征集合由SVM映射候选部位。
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