【肺癌诊断】基于Gabor滤波器和分水岭算法实现肺癌诊断附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-06-29 22:36:29 发布

matlab科研助手

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分类专栏：图像处理文章标签：算法 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

肺癌是一种常见的恶性肿瘤，早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。本文提出了一种基于 Gabor 滤波器和分水岭算法的肺癌诊断方法。Gabor 滤波器用于增强肺部图像中的纹理特征，而分水岭算法用于分割肺部结节。该方法在 LIDC-IDRI 数据库上进行了验证，取得了良好的诊断效果。

引言

肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。胸部 X 线和 CT 扫描是肺癌诊断的常用影像学检查方法。然而，传统的人工阅片存在主观性强、效率低等问题。因此，迫切需要开发一种计算机辅助诊断（CAD）系统来辅助放射科医生进行肺癌诊断。

方法

本文提出的肺癌诊断方法主要包括以下步骤：

**图像预处理：**对原始图像进行预处理，包括灰度化、去噪和增强。
**Gabor 滤波：**使用 Gabor 滤波器对预处理后的图像进行滤波，增强肺部图像中的纹理特征。
**分水岭算法：**应用分水岭算法对 Gabor 滤波后的图像进行分割，分割出肺部结节。
**特征提取：**从分割出的肺部结节中提取纹理、形状和密度等特征。
**分类：**使用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类，判断肺部结节是否为恶性。

讨论

本文提出的肺癌诊断方法具有以下优点：

**准确性高：**该方法在 LIDC-IDRI 数据库上取得了良好的诊断效果，表明其具有较高的准确性。
**自动化程度高：**该方法自动化程度高，可以辅助放射科医生进行肺癌诊断，提高诊断效率。
**鲁棒性强：**该方法对图像质量和噪声具有较强的鲁棒性，可以适用于各种临床场景。

结论

本文提出了一种基于 Gabor 滤波器和分水岭算法的肺癌诊断方法。该方法在 LIDC-IDRI 数据库上进行了验证，取得了良好的诊断效果。该方法具有准确性高、自动化程度高和鲁棒性强等优点，有望辅助放射科医生进行肺癌诊断，提高肺癌早期诊断率。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);