基于CT影像的肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、癌癥如今已成人類(lèi)死亡的首要原因之一,而肺癌以高發(fā)病率,高死亡率成為當(dāng)今最致命的癌癥。盡早發(fā)現(xiàn)肺癌是治療肺癌的最好方法。CT是檢查肺癌的最佳手段之一,而精度越來(lái)越高的 CT技術(shù)在得到更清晰圖像的同時(shí),數(shù)據(jù)量也大大增加,醫(yī)生已不堪重負(fù)。速度快,不知疲倦的計(jì)算機(jī)成為幫助醫(yī)生診斷的有效工具。本文對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于CT影像的肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)。
　　由于良性陰影和惡性陰影都有不同的種類(lèi),大小形態(tài)多樣,訓(xùn)練樣本僅

2、僅分為良性和惡性兩大類(lèi)使各個(gè)類(lèi)內(nèi)相似程度低。為解決這個(gè)問(wèn)題,以及眾多分類(lèi)器利用歐氏距離度量方面存在的缺陷,本文提了出一種結(jié)合模糊 C均值(Fuzzy-c means,FCM)聚類(lèi)算法和馬氏距離的分類(lèi)器。通過(guò)對(duì)已有樣本進(jìn)一步細(xì)分,增加各小類(lèi)樣本的相似程度,然后用馬氏距離代替歐氏距離的方法,計(jì)算樣本與小類(lèi)整體相似度,以提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性。
　　本文對(duì)ITK和VTK工具包進(jìn)行研究,結(jié)合MFC搭建系統(tǒng)平臺(tái)。通過(guò)對(duì)醫(yī)生診斷肺結(jié)節(jié)的過(guò)程進(jìn)行研究

3、,將整個(gè)系統(tǒng)分為圖像讀取,肺部區(qū)域分割,肺部疑似陰影檢測(cè),疑似陰影的判別,圖像顯示和圖像標(biāo)記及交互七個(gè)模塊。通過(guò)對(duì)各個(gè)模塊應(yīng)用技術(shù)的研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)功能。
　　系統(tǒng)使用ITK和VTK工具包實(shí)現(xiàn)了圖像的讀取,顯示和圖像標(biāo)記及交互功能;利用最優(yōu)閾值法和區(qū)域連通算法進(jìn)行肺部區(qū)域粗分割,再用空洞填充算法和修補(bǔ)算法完成肺部區(qū)域的修補(bǔ);應(yīng)用可變環(huán)形濾波器對(duì)肺部疑似陰影進(jìn)行檢測(cè);最后利用本文提出的分類(lèi)器進(jìn)行良性和惡性的劃分。通過(guò)對(duì)真實(shí)患者