CT圖像肺腫瘤分割系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、眾所周知，癌癥已成為人類死亡的一大重要原因，而肺癌更是位列惡性腫瘤死亡原因之首。肺腫瘤的分割是計算機輔助診斷的重要組成部分。目前，臨床上主要通過醫(yī)生手工勾勒的方式對肺腫瘤進行分割，然而這種方式不僅效率低下，且具有一定的主觀性。近年來，人們對肺腫瘤的分割進行了大量研究，由于腫瘤的多樣性，使得現(xiàn)階段仍然不能使用一種算法將所有類型的肺腫瘤準確、自動地分割出來。因此，本文通過對肺腫瘤分割算法的研究，利用VTK和Qt工具包設(shè)計并實現(xiàn)了一個完整的肺

2、腫瘤分割系統(tǒng)。本文主要工作內(nèi)容如下：
　?。?）采用邊界約束的區(qū)域生長算法對肺腫瘤進行交互分割，實現(xiàn)了粘連型肺腫瘤的二維分割，解決了區(qū)域生長算法的過分割問題，通過大量的分割實驗與醫(yī)生手工分割結(jié)果進行對比，驗證了分割結(jié)果的準確性。
　?。?）根據(jù)肺腫瘤分割系統(tǒng)的實際需求，將系統(tǒng)分為讀入保存模塊、顯示模塊、交互模塊和分割模塊。其中讀入保存模塊通過 VTK接口實現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理；顯示模塊在實現(xiàn)圖像二維及三維可視化的同時，還實

3、現(xiàn)了縮放等交互顯示功能；交互事件響應(yīng)模塊實現(xiàn)了系統(tǒng)外部事件及內(nèi)部事件的檢測與響應(yīng)；分割模塊通過人機交互實現(xiàn)了肺腫瘤的二維分割和孤立型肺腫瘤的三維分割及三維重建。
　?。?）在系統(tǒng)中通過VOI的提取和多種子點的選擇，解決了區(qū)域生長算法在三維CT圖像的數(shù)據(jù)量較大時速度過慢的問題，實現(xiàn)了孤立型肺腫瘤的三維分割和三維重建，通過等值面閾值調(diào)節(jié)工具給用戶提供了最佳的三維重建顯示效果。
　　本文最后完成了系統(tǒng)的功能測試，并使用系統(tǒng)進行分割