面向CT圖像的GGO型肺結節(jié)檢測與肺癌CAD系統(tǒng)的實現.pdf

1、肺癌是對當今人類健康危害最大的惡性腫瘤之一，根據世界衛(wèi)生組織(World HealthOrganization，WHO)的報告，肺癌的死亡率已經上升為世界最高的癌癥死亡率，如果肺癌能在早期被發(fā)現和治療可以提高患者的生存率。隨著低劑量多層螺旋CT的出現，它已經成為肺癌早期診斷的重要工具，但是相應的醫(yī)生所需處理的CT圖像信息也急劇增加。為了減輕醫(yī)生的工作量，幫助他們直觀有效地觀察病灶，降低漏診和誤診幾率，計算機輔助檢測和診斷(Compute

2、r-aided detection，CAD)技術應運而生。研究表明CAD對于提高診斷準確率、降低漏診率起到積極的作用。
　　肺癌在其早期一般表現為肺結節(jié)，肺結節(jié)可分為兩類:實質性結節(jié)和非實質性結節(jié)，非實質性結節(jié)常常被稱為毛玻璃型結節(jié)(Ground Glass Opacity，GGO)。研究資料表明，GGO型結節(jié)是最有可能轉化為肺癌的一種結節(jié)之一。因此，如果能在結節(jié)階段就能成功檢測到，對患者的后期治療將會起到很大的作用，可以提高患者

3、10年之內的存活率。
　　本文針對肺癌CAD系統(tǒng)的關鍵算法進行研究，主要工作包括四個方面:
　　(1)提出了基于二維Otsu閾值方法的肺實質分割框架，抑制噪聲的干擾，提高肺實質閾值分割的質量。同時針對上述算法計算時間長的缺陷，研究了利用粒子群優(yōu)化方法去優(yōu)化閾值獲取時間，提高算法質量。之后通過肺實質的再分割和修補，獲得完整的肺實質圖像;
　　(2)提出了針對GGO型肺結節(jié)的分割與提取算法，根據該類型結節(jié)在CT圖像中的影像

4、表現，對原圖像進行高通濾波，之后計算圖像的灰度共生矩陣進行相應的紋理分析，然后設計多尺度三維Hessian矩陣濾波器進行假陽性結節(jié)去除，得到最后的感興趣區(qū)域(Region of Interest，ROI)。對這些候選區(qū)域提取二維和三維特征，為進一步特征分類做好準備;
　　(3)根據實際病例ROI中GGO結節(jié)與非GGO結節(jié)的不平衡性，在支持向量機的基礎上，研究針對不平衡數據的分類器設計，并對分類器進行評估;
　　(4)實現肺癌