论文摘要
目前,肺癌的诊断和治疗方法一直以来作为医学领域其中一个极高关注度的研究热点。这种疾病的早期诊断和治疗是提高肺癌患者生存率和降低其死亡率的必要手段。引入计算机辅助诊断技术,能够为肺癌的临床诊断方便、快捷和准确地识别出作为早期肺癌影像表征的肺结节区域,并且有助于肺结节的特征量化分析,对鉴别肺结节良恶性生长提供客观的诊断参考标准。因此,依据典型肺结节在MSCT影像上的固有特征,论文研究肺结节分割算法及在肺结节计算机辅助诊断系统实现为后续的肺结节识别及其良恶性分类奠定基础。本文在已有理论和应用上对肺结节分割算法流程的每个环节提出一些技术改进和创新,具体主要有以下方面:1)针对如何自动、准确且高效地分割出边缘光滑的肺实质图像,提出一种结合自适应阈值方法以及数学形态学的肺实质分割算法。并且通过对数学形态学以及游程编码连通区域标记算法的改进提高整体算法的实现效率。2)基于非线性各向异性扩散滤波中同时实现区域平滑和边缘增强的特点,对肺区疑似结节增强算法进行了研究,提出了一种结合多尺度分析以及转换型张量滤波算法。并且将这种算法与P-M滤波、Hessian矩阵滤波以及张量滤波进行对比,以验证其效果。3)论文提出一种能够克服弱边界泄露和灰度不均匀现象的混合水平集模型分割典型结节。利用该算法对孤立型结节、磨玻璃密度影结节、胸膜粘连型结节等典型肺结节进行分割。4)为了进一步解决结节和血管粘连的问题,论文设计出一种基于模糊核聚类算法进行分割研究。这种算法从流向特征建立血管粘连型肺结节模型后,利用模型的结构信息确定核函数的核径参数对结节进行聚类。5)本文介绍了一种新开发的肺结节计算机辅助诊断系统,并且对其中多模态医学图像浏览器模块和肺结节分割系统模块的具体功能进行详细分析。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 课题研究背景,目的及意义1.2 计算机辅助诊断技术及肺结节CAD 系统1.2.1 计算机辅助诊断技术概述1.2.2 肺结节CAD 系统的研究历史及现状发展1.2.3 肺结节CAD 系统的基本结构1.3 数字医学影像存储与传输标准1.3.1 数字医学影像存储与传输标准概述1.3.2 基于DICOM 的医学影像文件编码格式1.4 肺结节的分割算法1.4.1 肺结节的CT 影像特征1.4.2 肺结节分割算法的研究概况1.4.3 肺结节分割算法的研究重点1.5 本文的研究内容与组织结构第二章 肺实质的自适应快速分割算法研究2.1 引言2.2 肺实质分割算法实现2.2.1 自适应阈值的二值化处理2.2.2 形态学重构滤波的肺实质提取2.2.3 肺实质的左右分离及边缘修补2.3 肺实质分割算法实现的效率改进2.3.1 基于压缩像素图像及位操作的数学形态学2.3.2 游程编码连通区域标记2.4 实验结果及分析2.5 本章小结第三章 肺区疑似结节增强算法研究3.1 引言3.2 非线性各向异性扩散滤波算法3.2.1 局部坐标系下的P-M 滤波3.2.2 Hessian 矩阵滤波3.2.3 张量滤波3.3 肺区疑似结节增强算法实现3.3.1 高斯平滑预处理3.3.2 转换式张量滤波3.3.3 数值实现方法3.4 实验结果分析和评价3.5 本章小结第四章 混合水平集模型的典型肺结节分割研究4.1 引言4.2 水平集方法4.2.1 测地线活动轮廓模型4.2.2 Chan-Vese 水平集模型4.3 混合水平集模型4.3.1 混合水平集模型数学表述4.3.2 边缘停止函数选取分析4.3.3 局部区域统计信息分析4.4 混合水平集模型的数值实现4.4.1 混合水平集模型的初始化讨论4.4.2 混合水平集模型的数值方法4.5 典型肺结节分割的实现与分析4.5.1 典型肺结节分割实现讨论4.5.2 分割算法量化评价4.5.3 血管粘连型结节分割讨论4.6 本章小结第五章 基于聚类分析的血管粘连型肺结节分割研究5.1 引言5.2 聚类分析原理及经典算法5.2.1 聚类分析原理5.2.2 期望极大值算法5.2.3 模糊C 均值聚类算法5.3 血管粘连型肺结节的分割算法5.3.1 血管粘连型肺结节流向特征提取5.3.2 血管粘连型肺结节模型参数估计5.3.3 血管粘连型肺结节的模糊核聚类算法分割5.3.4 血管粘连型肺结节分割中核函数的选择5.4 实验结果分析5.4.1 流向特征提取分析5.4.2 血管粘连型肺结节分割实验讨论5.4.3 分割算法评价5.5 本章小结第六章 肺结节CAD 系统中图像浏览及分割系统设计6.1 引言6.2 肺结节CAD 系统框架结构6.3 多模态医学图像浏览器模块6.3.1 多模态医学图像I/O 文件流6.3.2 简单二维图像处理6.3.3 图像的测量和标注6.3.4 影像诊断报告6.4 肺结节分割系统模块6.4.1 肺实质分割功能6.4.2 肺部区域疑似结节增强功能6.4.3 肺结节分割功能6.5 本章小结结论与展望主要研究成果后续工作与展望参考文献攻读硕士学位期间取得的研究成果致谢附件
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标签:计算机辅助诊断论文; 图像分割论文; 肺实质论文; 肺结节论文; 滤波增强论文;