基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法的研究.pdf_第1頁
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1、目前,肺癌是世界上死亡率最高的惡性腫瘤之一,且每年的發(fā)病率呈逐年上升趨勢(shì)。研究表明,肺癌計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)系統(tǒng)(Computer-aided Detection,CAD)作為醫(yī)生的“第二雙眼睛”能有效提高醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確率,對(duì)降低漏診和誤診有著重要的作用。近年來,肺癌CAD系統(tǒng)已成為全球的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)。本文基于計(jì)算機(jī)斷層掃描(computer tomography,CT)影像,重點(diǎn)對(duì)肺癌CAD系統(tǒng)中的肺實(shí)質(zhì)提取方法、候選結(jié)節(jié)的提取以及假陽性

2、去除方法進(jìn)行了深入的研究。
 ?。?)肺實(shí)質(zhì)提取是肺結(jié)節(jié)檢測(cè)中的重要預(yù)處理步驟,它對(duì)減少肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的搜索范圍,提高搜索效率有著重要的意義。本文針對(duì)傳統(tǒng)的肺實(shí)質(zhì)提取方法中存在的自動(dòng)化程度低、粘連肺壁結(jié)節(jié)無法納入肺實(shí)質(zhì)的問題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種全自動(dòng)的肺實(shí)質(zhì)提取方法。該方法首先利用肺部組織的生理結(jié)構(gòu)自動(dòng)地選取區(qū)域生長(zhǎng)的種子點(diǎn),利用3D區(qū)域生長(zhǎng)方法提取肺實(shí)質(zhì),解決了肺實(shí)質(zhì)提取中需要人工選取區(qū)域生長(zhǎng)種子點(diǎn)的問題;然后運(yùn)用快速自適應(yīng)算法進(jìn)行左

3、右肺的分離;最后利用凸點(diǎn)搭橋方法對(duì)初步提取的肺部邊界進(jìn)行修補(bǔ),有效地將粘連在肺壁上的結(jié)節(jié)重新歸為肺實(shí)質(zhì)內(nèi)部。實(shí)驗(yàn)證明該方法有效地提高了肺實(shí)質(zhì)分割的準(zhǔn)確性。
 ?。?)候選結(jié)節(jié)的提取是識(shí)別出真結(jié)節(jié)及進(jìn)行候選結(jié)節(jié)分類的基礎(chǔ),在肺癌CAD系統(tǒng)中具有十分重要的意義。本文針對(duì)傳統(tǒng)的候選結(jié)節(jié)檢測(cè)算法中存在的分割時(shí)間較長(zhǎng)、分割準(zhǔn)確性較低的問題,提出一種基于改進(jìn)的均值漂移(Mean Shift,MS)算法及自適應(yīng)閾值法相結(jié)合的候選結(jié)節(jié)提取算法。實(shí)

4、驗(yàn)證明該算法能夠快速準(zhǔn)確的提取出候選結(jié)節(jié)。
 ?。?)假陽性去除的目標(biāo)是盡可能多的去除候選結(jié)節(jié)中的假陽性結(jié)節(jié)、保留真陽性結(jié)節(jié),對(duì)提高肺癌CAD系統(tǒng)中肺部病灶的準(zhǔn)確識(shí)別能力有十分重要的意義。本文提取了候選結(jié)節(jié)區(qū)域包括形狀及密度等在內(nèi)的十九個(gè)個(gè)常用特征,并加入兩種新的特征—徑向梯度和候選結(jié)節(jié)外密度比;并運(yùn)用主成分分析算法(Principal Components Analysis,PCA)對(duì)特征向量降維;采用支持向量機(jī)(Support

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