基于SVM的肺結(jié)節(jié)分割與識別.pdf

1、盡管癌癥成像技術(shù)和新的癌癥治療方法已有著顯著的進步，但癌癥仍是一個主要的流行病學(xué)醫(yī)療保健問題。由于癌癥是異質(zhì)性的疾病，在目前的臨床實踐中由于缺乏針對癌癥預(yù)后結(jié)果的準確可靠的評估能力而導(dǎo)致大量是過度診斷和過度治療，不但延誤了肺癌的最佳診療時間，也為癌癥患者增加了醫(yī)療成本。因此，能夠在前期發(fā)現(xiàn)開發(fā)最佳的個性化癌癥治療模式已引起了廣泛的研究興趣。而肺結(jié)節(jié)正是肺癌早期出現(xiàn)的主要征象之一。為了克服這種臨床困境并提高癌癥治療的治愈率，有效地從肺部C

2、T圖像中分離肺結(jié)節(jié)對于肺癌的早期診斷時至關(guān)重要的。目前關(guān)于肺部及肺結(jié)節(jié)的分割識別算法眾多，然而，由于肺結(jié)節(jié)是個特征異質(zhì)性較強的組織，因此目前的識別算法大多并不總是可行的，為了獲得較為全面的肺部和肺結(jié)節(jié)信息，需要一個足夠可靠的分割及識別算法來對大量的胸部CT圖像進行處理，而有時對于在實際的臨床圖像應(yīng)用中依然存在著不可預(yù)測的變化。目前隨著CT斷層掃描技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像具備著顯示許多潛在癌癥發(fā)展和預(yù)后生物過程等極其有用的特征，諸如肺結(jié)節(jié)的識

3、別可以在癌癥的診斷和預(yù)后評估中提供有用的補充信息。此外，由于計算機輔助計劃實現(xiàn)了圖像特征的定量分析，開發(fā)計算機肺結(jié)節(jié)識別輔助診斷系統(tǒng)應(yīng)該是更可靠和具有成本效益的。
　　本文首先對研究的背景及意義進行了闡述，同時總結(jié)了目前的一些分割識別的研究成果并概述了現(xiàn)有的分割方法，也闡述了本文選用SVM進行識別算法設(shè)計的優(yōu)勢，經(jīng)過對臨床的胸部CT圖像進行了輪廓提取等預(yù)處理后，對肺結(jié)節(jié)的一些特征進行了量化的提取，最后利用SVM進行了分類識別的算法