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肺结节检测代码 matlab 此处授予仅出于教育和研究目的且免费使用、复制或修改本软件及其文档的许可，前提是所有副本和支持文档中均包含此版权声明和原作者姓名。 未经作者许可，不得使用、改写或改编本程序作为商业软件或硬件产品的基础。 作者对本软件对任何目的的适用性不作任何陈述。 它“按原样”提供，没有明示或暗示的保证。 1.0 版，2018 年 5 月 28 日。 对于任何错误/建议，请发送电子邮件至或有关更多详细信息，请访问 该软件是以下论文的实现： N. Khehrah、MS Farid、S. Bilal，“CT 扫描中的自动肺结节检测”，提交给国际医学信息学杂志。 如果您在研究中使用此代码，请参考上述论文。 此文件夹“演示”包含以下文件 1)main.m 2)segmentation.m 3)temporal_feature.m 4)statistical_feature 5)svmStruct 6)regiongeneration.m 7)regiongeneration1.m 除了这些文件，该文件夹还包含一些作为演示处理的肺 Ct 扫描示例图像。 Segmentation.m

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提出一种将卷积神经网络(CNN)学习特征与传统影像学特征结合的肺结节良恶性鉴别方法。首先,从电子计算机断层扫描(CT)图像中分割出肺结节区域,并使用传统机器学习方法提取结节区域的影像学特征;然后,使用截取的肺结节训练3D-Inception-ResNet模型,提取网络学习的CNN特征,组合两类特征,并利用随机森林(RF)模型进行特征选择;最后,采用支持向量机(SVM)、RF等传统分类器对肺结节进行良恶性鉴别诊断。使用LIDC-IDRI数据库中的1036个肺结节进行实验验证,最终所提方法的分类准确率、敏感度、特异度及接受者操作特性曲线(ROC)下面积(AUC)分别达94.98%、90.02%、97.03%及97.43%。实验结果表明,所提方法能准确地判别肺结节的良恶性,并优于大部分主流方法。

LUNA16数据集是最大公用肺结节数据集LIDC-IDRI的子集，LIDC-IDRI它包括1018个低剂量的肺部CT影像。LIDC-IDRI删除了切片厚度大于3mm和肺结节小于3mm的CT影像，剩下的就是LUNA16数据集了。 百度云下载链接

准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描（computer tomography，CT）技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺结节分割方法进行探索，本文对基于CT影像的肺结节分割方法研究进行综述。