面向肺结节辅助诊断的关键算法设计与实现

论文摘要

肺癌是人类健康的第一大杀手,全世界每年死于肺癌的人数超过一百万。对肺癌的早期诊断和早期治疗,是降低其死亡率的有效途径。随着图像处理、模式识别及科学计算可视化技术的发展,利用计算机辅助诊断技术对肺癌进行诊断的方法越来越受到重视。检测肺CT图像中的肺结节是一种有效的早期诊断肺癌的方法。基于此,本文对肺癌计算机辅助诊断中肺结节的检测方面做了一些研究,并且设计实现了肺结节辅助诊断的关键算法。首先,本文利用插值算法和肺实质分割算法对三维图像数据进行预处理,使肺结节的检测范围确定在肺实质内部。然后,采用一种改进的三维C-V模型分割算法对肺血管进行分割并将它们从肺实质中去除,从而去掉了大部分对肺结节检测造成干扰的肺内血管,进一步缩小了肺结节检测范围。接下来进行疑似结节检测,本文实现了阈值限定法和Hessian矩阵多尺度滤波法,并对这两种算法作了比较。最后,我们对结节特征进行分析,并利用Fisher分类器对疑似结节进行分类,将真阳性结节提取出来。实验表明,本文所实现的肺结节辅助诊断的关键算法,能够有效地对肺结节进行检测,特别是对孤立结节的检测有很好的效果,能够帮助医生提高诊断的效率和准确率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.3 论文内容与组织结构
• 第2章 肺血管分割
• 2.1 概述
• 2.2 几何形变模型
• 2.2.1 参数形变模型
• 2.2.2 几何形变模型
• 2.3 水平集
• 2.3.1 水平集理论
• 2.3.2 水平集计算
• 2.4 基于改进C-V模型的肺血管分割
• 2.4.1 初始曲面的确定
• 2.4.2 曲面演化
• 2.4.3 肺血管的提取
• 2.5 实验结果
• 2.6 本章小结
• 第3章 疑似结节检测
• 3.1 概述
• 3.2 Hessian矩阵检测法
• 3.2.1 三维球形滤波器的构造
• 3.2.2 基于多尺度球形滤波器的疑似结节检测算法
• 3.2.3 实验结果
• 3.3 阈值限定法
• 3.3.1 疑似结节检测中CT值特征分析
• 3.3.2 基于阈值限定法的疑似结节检测
• 3.3.3 实验结果
• 3.4 本章小结
• 第4章 疑似结节的特征提取与分类
• 4.1 概述
• 4.2 特征分析
• 4.2.1 灰度特征分析
• 4.2.2 对比度特征分析
• 4.2.3 形状特征分析
• 4.2.4 空间特征分析
• 4.3 特征提取与选取
• 4.4 特征分类
• 4.4.1 Fisher线形分类器
• 4.4.2 Fisher分类器在结节检测中的应用
• 4.5 实验结果
• 4.6 本章小结
• 第5章 肺结节检测方法评估
• 5.1 概述
• 5.2 ROC曲线
• 5.2.1 ROC分析的基本原理
• 5.2.2 ROC曲线的绘制
• 5.2.3 ROC曲线分析的应用
• 5.3 肺结节检测评估
• 5.3.1 测试数据集的选择
• 5.3.2 敏感性与假阳性率的评估
• 5.3.3 ROC曲线评估
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢