基于肺實(shí)質(zhì)分割的肺纖維化輔助診斷系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、肺纖維化疾病是威脅人體健康的四大疾病之一，嚴(yán)重影響著患者的生活和工作。目前尚無(wú)有效方法來(lái)治療，盡早發(fā)現(xiàn)病情，控制纖維化程度至關(guān)重要。醫(yī)生常通過(guò)肺功能檢查來(lái)發(fā)現(xiàn)病情，患者很有可能被誤診，導(dǎo)致錯(cuò)過(guò)治療時(shí)間。因此開(kāi)發(fā)一種可以輔助檢測(cè)纖維化疾病的系統(tǒng)，就顯得非常必要。而如何實(shí)現(xiàn)肺部CT圖像準(zhǔn)確分割和三維重建，以準(zhǔn)確進(jìn)行纖維化定量分析，輔助醫(yī)生診斷病情并盡早制定治療方案，是需要深入研究的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。
　　本文重點(diǎn)研究了醫(yī)學(xué)圖像分割與三維重建

2、算法，借助醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)，在Matlab平臺(tái)上搭建了肺纖維化輔助檢測(cè)系統(tǒng)，根據(jù)肺部圖像信息特征來(lái)進(jìn)行定量分析，并進(jìn)行病人資料記錄。本文所做的主要工作如下：
　　①在圖像分割方面，介紹了閾值法、區(qū)域生長(zhǎng)法、邊緣檢測(cè)法和基于特定理論的方法等常用的分割方法，通過(guò)在Matlab環(huán)境下運(yùn)用各個(gè)算法對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行了分割，分析了各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)方法很難滿(mǎn)足課題要求的問(wèn)題，提出了基于改進(jìn) Snake模型的肺部圖像分割算法。將原圖像

3、進(jìn)行閾值分割得到大致邊界，然后利用Live-wire模型得到初始輪廓，最后利用Snake模型提取肺實(shí)質(zhì)。文章分別對(duì)Live-wire算法和Snake模型的缺點(diǎn)進(jìn)行了相關(guān)的改進(jìn)。利用圖像分割算法的評(píng)價(jià)方法，對(duì)改進(jìn)的Snake算法進(jìn)行了評(píng)價(jià)和分析。
　　②在三維重建方面，介紹了三維重建中的面繪制和體繪制兩種方法，分析了這兩種方法的特點(diǎn)，最后在Matlab環(huán)境下對(duì)肺部序列圖像使用體繪制方法進(jìn)行了三維重建。
　?、墼诜卫w維化輔助檢測(cè)