一种分布式自适应肺结节计算机检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种分布式自适应肺结节计算机检测方法及系统，该分布式肺结节检测系统由肺结节检测代理和中心管理器两部分组成。肺结节检测代理完成肺实质分割、增强提取感兴趣区域、感兴趣区域的特征提取及分类三部分工作。中心管理器使用特征变量表示选定的肺结节特征，并根据这些特征变量对肺结节检测代理进行感兴趣区域的特征变量初始化，同时进行分类参数的初始化。在肺结节检测过程中，根据反馈的肺结节检测的敏感性与假阳率，使用遗传算法调节分类算法中的参数。

主权项

1.一种分布式自适应肺结节检测方法，其特征在于，包括：A、中心管理器确定肺结节特征，所述确定肺结节特征具体包括：A1、中心管理器根据初始的实验数据，使用蚁群算法确定分类规则；A2、通过计算规则集合中各个肺结节特征之间的相关度，对规则集合进行修改；A3、使用特征变量表示规则集合中选定的肺结节特征；B、中心管理器对肺结节检测代理进行感兴趣区域的特征变量以及分类参数的初始化，初始的参数通过遗传算法获得，所述分类参数满足适应度函数值最大的条件；C、肺结节检测代理进行肺结节检测，所述肺结节检测具体包括：C1、对肺部CT图像进行分割，获得肺实质图像；C2、根据感兴趣区域形状特征，使用基于Hessian矩阵的多尺度增强以及梯度熵的选择来完成感兴趣区域的提取；C3、计算感兴趣区域的特征值，根据所述感兴趣区域的特征值，使用蚁群算法对感兴趣区域进行分类，输出肺结节检测结果；D、根据输出的检测结果，计算作为检测指标的敏感性以及假阳率，将检测指标反馈给中心管理器，如果检测指标满足要求，则所述肺结节检测代理使用原有的分类参数继续调节；如果检测指标不满足要求，则使用遗传算法寻找更加理想的分类参数，使用蚁群算法对感兴趣区域重新进行分类，输出新的肺结节检测结果，将所述更加理想的分类参数反馈给所述肺结节检测代理。