計算機輔助肺癌CT圖像的自動篩選.pdf

1、肺癌是當今世界上對人類健康與生命危害最大的惡性腫瘤之一，而且其發(fā)病率和死亡率增長迅速。早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療是提高肺癌治療效果的根本所在。影像學方面的進展為肺癌的早期診斷提供了了有力的工具。隨著CT日益普及，CT掃描成為肺癌篩檢最有效的影像學方法。但是，CT掃描會產生大量的圖像，直接導致醫(yī)生工作量的增加，增加了漏診誤診的幾率。為解決這個問題，本課題就是研發(fā)一種早期肺癌CT。圖像自動篩選的計算機輔助診斷系統(tǒng)。 應用計算機圖像處理的

2、圖像分割，模式識別等技術，本文設計了一個早期肺癌的計算機輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要分為兩大部分：圖像分割和分類識別。圖像分割中我們應用閾值分割、形態(tài)學處理、種子填充等算法先分割得到肺實質，再應用模糊C均值聚類得到肺實質中的感興趣區(qū)域(Region of Interest．ROI，即疑似肺結節(jié)區(qū)域，包括肺結節(jié)、血管及支氣管等高密度區(qū))。分類識別中先對ROI特征提取，再進行特征空間設計，然后應用模糊理論對各特征向量進行模糊標準化，最后構建了一