37、医学与航空领域的技术创新：肺癌结节分类与无人机通信协议转换

医学与航空领域的技术创新：肺癌结节分类与无人机通信协议转换

肺癌结节良恶性分类的人工智能方法

在医学领域，肺癌是一种极其危险的疾病，若不能早期发现，会严重威胁患者的生命。近年来，随着技术的发展，图像处理技术与机器学习方法相结合，为肺癌的早期诊断提供了新的途径。

相关研究进展

许多研究人员已经提出了各种利用图像处理技术检测肺癌的方法。例如，Hu等人提出了一种基于阈值的形态学方法来分割肺部区域；Pu等人通过设置阈值来分割肺部；Ye等人使用支持向量机（SVM）对结节进行癌症或非癌症的分类；El - Baz等人提出了迭代MGRF方法进行肺部分割；Sivakumar等人提出了模糊可能性C - 均值聚类方法检测肺结节，并使用支持向量机进行分类，但该方法在检测磨玻璃结节时不够准确；Campadelli等人提出了高斯滤波器的一阶导数来检测肺边界；Li等人提出了C - SVM分类器来检测磨玻璃和实性结节，能较为准确地识别肺结节；Torres等人提出了GGO方法结合前馈人工神经网络对肺结节进行分类，但该方法仍需进一步改进以提高分类准确性。

提出的系统方案

该研究提出的系统包括五个阶段，旨在更准确地对肺结节进行分类。
1. 图像采集 ：从Kaggle数据集等各种来源（如医院、临床中心）收集正常和异常的图像，作为计算机辅助诊断（CAD）系统的输入。
2. 预处理 ：使用中值滤波器去除图像中的噪声，中值滤波器在提高图像质量方面比其他滤波器效果更好。
3. 分割 ：采用K - 均值聚类方法对无噪声的图像进行分割。K -