龚敬
- 作品数：21 被引量：58H指数：4
- 供职机构：上海理工大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 基于集成随机森林模型的肺结节良恶性分类被引量：13
- 2018年
- 针对目前计算机辅助肺结节良恶性分类模型精度较低的问题,提出了一种基于CT图像的集成随机森林模型肺结节良恶性鉴别方法。首先分割肺结节区域,提取其影像学特征向量输入多个基分类器;然后利用每个基分类器的置信度构建集成模型的分类损失函数,求出每个基分类器的权重;最后根据每个基分类器输出的类别概率值进行加权求和,求得其中概率最大值的类作为分类类别。为验证提出的分类模型性能,设计三种实验方案进行测试,准确率分别达到96.41%、91.36%、95.82%;与已有的肺结节良恶性分类模型进行对比,结果表明,集成随机森林分类模型能够有效提高肺结节鉴别良恶性的准确度。
- 胡会会龚敬聂生东
- 关键词：计算机辅助诊断CT图像
- 基于形状模板匹配结合分类器的肺结节检测装置及方法
- 一种基于形状模板匹配结合分类器的肺结节检测装置，包括：输入单元，用于输入DICOM格式的肺部CT断层序列影像；肺实质区域处理单元，对CT断层序列影像分割出肺实质区域；对分割出的肺实质区域采用边界编码修补算法进行修补；运用...
- 龚敬聂生东王丽嘉王远军步蕊蕊刘霁雨
- 文献传递
- 结合灰度直方图和细胞自动机的多模态MRI脑胶质瘤分割被引量：3
- 2019年
- 为了解决脑胶质瘤边界模糊、复杂而导致的分割不准确问题,提出了一种将灰度直方图(GLH)与改进细胞自动机相结合的脑胶质瘤分割算法。首先,对脑胶质瘤的T2加权图像和液体衰减反转(FLAIR)图像进行融合;然后,利用灰度直方图特性增强脑胶质瘤区域;最后,以加权距离为特征向量用改进的细胞自动机进行分割,并得到脑胶质瘤各组织分割结果。在20组BraTS2015(brain tumor segmentation)数据库数据和10组临床脑胶质瘤数据上进行分割实验,整个肿瘤区域及核心肿瘤区域的平均分割准确率分别达到90. 76%和89. 73%。实验结果表明,相对于对比方法,所提算法不仅能更好地分割出对比度明显的胶质瘤区域,还在一定程度上解决了模糊胶质瘤区域分割不准确的问题。该算法在保持不增加算法复杂度的同时,亦提高了算法分割的准确性和鲁棒性。
- 衣斐龚敬段辉宏苏冠群田海龙聂生东
- 关键词：脑胶质瘤图像融合灰度直方图细胞自动机
- 基于CT影像组学特征与肺癌基因表达间相关性分析方法
- 本发明涉及一种基于CT影像组学特征与肺癌基因表达间相关性分析方法，首先，采用半自动分割方法，对分割得到的肿瘤提取其CT影像组学特征，然后，在预处理基因数据的基础上进行聚类分析，并取其第一主成分作为具有相似表达谱基因聚类结...
- 王婷龚敬聂生东
- 文献传递
- 基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割被引量：14
- 2015年
- 提出一种基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割算法,用于CT图像的快速自动分割。首先,对原始肺部CT图像分别在水平和垂直方向上进行灰度积分投影;然后,选用平滑样条曲线拟合平滑原始图像的积分投影曲线,并提取拟合平滑前后曲线的极大值点,确定肺实质初始边界;最后,利用模糊C均值聚类算法对边界内区域进行分割,结合滚动小球法修复边界区域,获得肺实质区域。选取LIDC(肺部图像数据库联盟)数据库中20组图像(平均每组图像包含120幅CT图像)进行实验,平均分割精度为95.66%,平均每幅图像花费时间为0.77s。实验结果表明,该方法可以用于CT图像肺实质分割,具有全自动、高精度、鲁棒性等特点。
- 龚敬王丽嘉王远军孙希文聂生东
- 关键词：模糊C均值聚类CT图像肺实质分割
- 基于特征矢量化的肺结节特征选择算法被引量：1
- 2018年
- 针对肺结节良/恶性分类模型中特征选择过程无法避免特征多样性不受破坏的问题,提出一种将肺结节特征矢量化处理的特征选择方法。假设每个肺结节特征都是由数据、类型构成的一个矢量,按照特征类型添加特征到相应的特征子集,并分别利用Relief算法评价特征、特征子集的分类重要性。通过动态阈值的方式筛选得到优化后的特征子集。在150个肺结节样本的分类实验中,采用提出的算法所取得的敏感性为94.7%、特异性为93.7%、虚警率为5.2%、受试者工作特性曲线下面积为97.3%。分析表明,提出的算法几乎不破坏肺结节特征的多样性,能够显著提高肺结节良/恶性分类的准确性。
- 贺兴怡龚敬王丽嘉聂生东
- 关键词：肺结节RELIEF算法计算机断层扫描
- 基于CT影像的肺结节计算机辅助检测与鉴别诊断方法研究
- 肺癌逐步成为全球死亡率最高的癌症,“早发现、早诊断、早治疗”是提高肺癌患者生存率的关键。肺癌早期一般表现为肺结节,因此,检测肺结节是肺癌早期诊断的首要步骤。在临床上,检测肺结节多采用螺旋CT,而在CT扫描中产生的大量影像...
- 龚敬
- 关键词：肺部CT肺结节计算机辅助检测肿瘤标记物
- 文献传递
- CT图像肺结节计算机辅助检测技术研究进展被引量：1
- 2016年
- 根据近年来国内外计算机辅助检测(computer-aided detection,CAD)技术在CT图像肺结节检测中的研究进展情况,本文对比分析了目前检测流程中6个阶段(图像采集、预处理、肺实质分割、感兴趣区域提取、特征提取与优化、检测分析与降低假阳性率)各自所运用的研究方法及问题,并提出肺结节检测准确率的提高,依赖于各步骤算法的优化和大样本标准病例数据库的建立,需要在研究针对单一类型结节分类算法的基础上,设计通用的结节分类算法。
- 龚敬聂生东
- 关键词：肺结节计算机辅助检测CT图像
- 管状结构增强与能量函数结合的肺部血管树分割方法
- 本发明涉及一种管状结构增强与能量函数结合的肺部血管树分割方法，利用Pock函数计算管状结构响应度，从而检测出潜在的血管区域。然后采用基于扩散张量的管状结构增强算法对原始图像进行增强，降低噪声对原始图像的影响并增强血管区域...
- 段辉宏聂生东王丽嘉龚敬
- 文献传递
- 基于结构联合字典的肺部LDCT图像降噪被引量：4
- 2018年
- 肺部LDCT(Low-Dose Computed Tomography)图像中噪声及条状伪影等异常显著,顶部和底部图像尤为严重.为提高整个肺部LDCT图像的质量,本文提出一种基于结构联合字典的图像降噪方法.首先,利用肺部CT图像的灰度特点,将HRCT(High Resolution Computed Tomography)图像块分类并训练,获得4类字典,通过计算原子的信息熵和HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征,得到相应的结构字典,进而构造出结构联合字典;然后,在对肺部LDCT图像进行非局部均值滤波的基础上,将结构联合字典作为全局字典,对图像进行稀疏表示及重构,获得降噪后的图像.为验证算法有效性,选用模拟和临床两类数据进行实验,并与KSVD、AS-LNLM、BF-MCA等3种算法对比.对比发现,本文算法在去除噪声和条状伪影以及保留细节方面效果较好,特别是对序列顶层和底层图像处理优势更加明显.该方法能够显著提升整个肺部LDCT图像的质量.
- 代晓婷龚敬聂生东
- 关键词：图像降噪
