基于改进LVQ算法的肺结节识别与分类

来源：计算机测量与控制杂志2016年第12期北京时间：

作者：吕晨,杨长春,晁亚

单位：常州大学信息科学与工程学院 江苏 常州

摘要：目前，肺癌的是发病率最高的肿瘤，若能在早期发现癌变并进行相应治疗，将极大的提高患者的生存率。肺癌的症状在早期表现为肺结节。以提高肺结节检测识别率并进行良恶性分类为目的，提出了一种改进的LVQ分类器算法。首先使用C-V算法对原始图像进行肺实质分割，再使用最优阈值法进行感兴趣区域提取，并进行特征提取和特征归一化。使用多次聚类算法检测肺结节。使用基于改进的LVQ分类器进行肺结节的良恶性进行分类。利用改进后的LVQ分类器在LIDC数据集上进行实验，得到了对良性结节的确诊率为87.3%，对恶性结节的确诊率为80.8%。实验结果表明，改进后的算法在良恶性结节分类上具有较高的确诊率，有助于提高医生的工作效率，实现肺结节的辅助发现。

关键词：肺结节 LVQ 良恶性分类

基金资助：江苏省产学研前瞻性研究项目