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2、人承擔(dān)一切的法律責(zé)任。本人簽名:閂期20/Z/la西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定,即:研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件,允許查閱和借閱論文:學(xué)校可以公布論文的全部或部分內(nèi)容,可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證,畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再攥寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學(xué)。(保密的論文
3、在解密后遵守此規(guī)定)本人簽名:導(dǎo)師簽名:同期掀/10閂期尹f2I,口————』L_刪鼎一摘要肺癌是世界上對人類危害最大、最常見的惡性腫瘤,而肺結(jié)節(jié)是肺癌前期的主要表現(xiàn)之一。隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展,計算機(jī)輔助檢測(CAD)已成為當(dāng)今國際研究主流,該技術(shù)能夠輔助醫(yī)生的診斷,提高效率和減輕勞動強(qiáng)度。因此利用CAD技術(shù)對肺結(jié)節(jié)進(jìn)行準(zhǔn)確分割,了解肺部病變情況,對挽救病人的生命具有重要的意義。本文基于CT圖像提出了肺結(jié)節(jié)分割與檢測算法。首先,本
4、文介紹了肺部CT圖像的成像特點,針對肺實質(zhì)修補(bǔ)中的過分割或欠分割問題,提出了基于匹配濾波的算法,實驗結(jié)果表明該算法能夠較好的對肺實質(zhì)進(jìn)行修復(fù),為后續(xù)肺結(jié)節(jié)檢測打好基礎(chǔ)。其次,針對肺部CT數(shù)據(jù)量大的問題,采用平均密度投影的方法減少數(shù)據(jù)量;針對肺結(jié)節(jié)難以精確分割的問題,通過建立平移高斯模型來擬合肺結(jié)節(jié),從而實現(xiàn)對肺結(jié)節(jié)的精確分割。通過以上改進(jìn),該算法可以提高分割精度的同時減少檢測時間,明顯優(yōu)于主流肺結(jié)節(jié)分割算法。再次,針對目前的檢測算法中存
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