基于紋理分析的虛擬結(jié)腸鏡CAD技術(shù)研究.pdf

1、虛擬結(jié)腸鏡（virtual colonoscopy，VC）計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)（computer-aided detection，CAD）是利用息肉與正常組織形態(tài)以及其他特征的差異由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)結(jié)腸息肉自動(dòng)檢測(cè)的新的技術(shù)手段，與醫(yī)師直接使用虛擬結(jié)腸鏡進(jìn)行結(jié)腸病變檢查相比，基于CAD的VC系統(tǒng)有望提供更客觀一致的檢測(cè)結(jié)果，提高檢測(cè)速度，從而促進(jìn)VC在普查與體檢方面的臨床應(yīng)用。在VC過(guò)去幾年的發(fā)展中，出現(xiàn)了許多基于形態(tài)特征的CAD息肉檢測(cè)方法，在息

2、肉檢測(cè)方面敏感度較高，但是由于在CT影像上結(jié)腸息肉的密度與周圍組織的差別較小，而且結(jié)腸內(nèi)部存在著各種與息肉形態(tài)相似的結(jié)構(gòu)，基于幾何形態(tài)的方法檢測(cè)結(jié)果中有許多的假陽(yáng)性檢測(cè)點(diǎn)（false positives，F(xiàn)Ps）。除幾何形態(tài)存在差異外息肉的紋理分布模式與正常的結(jié)腸壁組織及結(jié)腸內(nèi)糞便等雜質(zhì)也不同，為降低CAD檢測(cè)的假陽(yáng)性率，本文提出了一種基于3D形態(tài)/紋理分析的虛擬結(jié)腸鏡輔助檢測(cè)方法，將常用的息肉幾何特征與3D紋理特征相結(jié)合，使用曲度（c

3、urvedness，CV）形狀指數(shù)（shape index，SI）等幾何特征定位疑似區(qū)域。通過(guò)尋找疑似息肉區(qū)域的內(nèi)外邊界建立了3DeROI模型。然后使用灰度共生矩陣（GLCM）和灰度．梯度共生矩陣（GLGCM）兩種常用的紋理分析法對(duì)3DeROI模型結(jié)構(gòu)的疑似息肉區(qū)域提取紋理特征。設(shè)計(jì)了BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM（support vector machine）兩種分類器對(duì)疑似息肉區(qū)域進(jìn)行分類。使用包含仰臥和側(cè)