[1]王珂雅 邱力军.一种新的脑部CT图像异常检测算法[J].计算机技术与发展,2012,(05):185-187.
　WANG Ke-ya,QIU Li-jun.A New Anomaly Detection Algorithm for Brain CT Image[J].,2012,(05):185-187.
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一种新的脑部CT图像异常检测算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2012年05期
页码:
185-187
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A New Anomaly Detection Algorithm for Brain CT Image
文章编号:
1673-629X（2012）05-0185-03
作者:
王珂雅 邱力军
第四军医大学生物医学工程系
Author(s):
WANG Ke-ya;  QIU Li-jun
Faculty of Biomedical Engineedng, The Fourth Military Medical University
关键词:
图像识别; CT图像; RHT; BP网络
Keywords:
image recognition ;  CT image;  RHT;  BP network
分类号:
TP391.9
文献标志码:
A
摘要:
针对脑梗CT图像自动判读问题，文中提出一种基于随机Hough变换和BP网络的脑部异常检测算法。首先通过随机Hough变换，利用不同脑组织CT图像的灰度信息，检测圆形或类圆形区域，初步判断可能异常的区域，利用RHT变换求出该区域中心位置及半径；然后采集可能异常部位的灰度特征信息，利用训练过的BP网络进行比对分析，排除正常区域，确定脑部异常部位。试验证明，该方法能够判读出脑部异常部位，准确率较高，可以为医生判读脑部CT图像提供决策依据
Abstract:
Aiming at the problem of infarction CT image automatic interpretation,present a method based on random Hough transform and BP network brain anomaly detection algorithm. First,through the random Hough transform,the use of different brain CT image gray infur- mation,detect a round or oval area,preliminarily judge possibly abnormal regions,using RHT for the region center and radius;Then the acquisition may be the gray feature information of abnormal parts,using the tralned BP network to compare,exclude normal region,define brain abnormalities site. The test shows that this method can read out of the brain abnormalities site,has high accuracy,can provide physician interpretation of brain CT images with basis for decision making

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（10702065）;陕西省教育厅项目（09JK148）;长安科技局科技计划专项（201203）王珂雅（1985-），女，硕士研究生，研究方向为生物医学信号检测与处理；邱力军，副教授，研究方向为生物医学信号检测与处理
更新日期/Last Update: 1900-01-01