基于CT圖像的周?chē)头伟┳詣?dòng)識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、針對(duì)不同疾病的個(gè)體差異進(jìn)行的基于醫(yī)學(xué)影像的計(jì)算機(jī)輔助診斷，涉及的問(wèn)題是非常復(fù)雜的。但是概括起來(lái)主要是兩方面的基礎(chǔ)：醫(yī)學(xué)圖像處理和腫瘤病理特征。 放射科醫(yī)生在閱片時(shí)，根據(jù)病灶在CT片上的征象進(jìn)行定性分析。一般而言，一個(gè)病灶如果具有以下的征象：分葉征、空洞征、毛刺征、胸膜凹陷征，就可以被定性為周?chē)头伟?但是對(duì)分葉征、毛刺征的精確定性，需要有非常豐富的經(jīng)驗(yàn)，并且在分析過(guò)程中攙雜了許多醫(yī)生的主觀因素。 計(jì)算機(jī)輔助診斷

2、能夠?yàn)獒t(yī)生提供客觀的分析結(jié)果。作為輔助診斷系統(tǒng)中的一種，基于CT圖像的周?chē)头伟┳詣?dòng)識(shí)別系統(tǒng)旨在為制定腫瘤放療計(jì)劃提供一個(gè)參考。系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)是CT圖像序列，系統(tǒng)輸出的數(shù)據(jù)是被定性為周?chē)头伟┑膮^(qū)域的輪廓。在此過(guò)程中，需經(jīng)過(guò)預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)決策等過(guò)程。 預(yù)處理部分包括鄰域平均、各向異性平滑、圖像分割以及輔助操作。 其中，圖像分割包括皮膚的提取、肺的分割、ROI(region of interest)的提取。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)

3、值求得一個(gè)閾值，然后經(jīng)過(guò)閾值分割得到皮膚的輪廓。應(yīng)用經(jīng)典的OTSU算法，計(jì)算得到一個(gè)閾值，然后通過(guò)閾值分割來(lái)提取ROI。當(dāng)然，也可以應(yīng)用區(qū)域生長(zhǎng)的技術(shù)來(lái)提取ROI。至于肺的分割，論文嘗試了一種新的分割算法。 輔助操作包括祛除氣管、支氣管、食道；分開(kāi)在前后聯(lián)合線處融合在一起的左右肺；應(yīng)用滾球算法彌補(bǔ)區(qū)域的缺口。 特征提取包括區(qū)域幾何特征提取和病理特征提取。 論文的工作主要集中在以下幾個(gè)方面： 1．建構(gòu)一個(gè)