CT圖像的肺結(jié)節(jié)特征提取的方法研究.pdf

1、肺癌是目前對(duì)人類(lèi)健康和生命威脅最大的疾病之一。CT掃描已成為肺癌的早期檢測(cè)和診斷的主要手段，基于CT圖像的結(jié)節(jié)檢測(cè)和良惡性判別也成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。識(shí)別肺結(jié)節(jié)的特征是判斷其良惡性判別的主要方法，分葉征和毛刺征則就是其中的主要特征。
　　 針對(duì)于結(jié)節(jié)分葉征的形態(tài)特征，提出了一種新的分葉征提取方法，在分割后的結(jié)節(jié)的基礎(chǔ)上，使用最小二乘法對(duì)結(jié)節(jié)邊界上的點(diǎn)進(jìn)行去噪處理，然后使用向量叉積找到結(jié)節(jié)邊緣的拐點(diǎn)，從而確定相鄰兩個(gè)拐點(diǎn)間的凹點(diǎn)或

2、凸點(diǎn)。由于不用計(jì)算角度，時(shí)間復(fù)雜度較低，算法思想也比較簡(jiǎn)潔，并能有效的識(shí)別結(jié)節(jié)的分葉征。毛刺征在CT影像中表現(xiàn)為結(jié)節(jié)周?chē)木€狀影（除了血管以外），使用極坐標(biāo)轉(zhuǎn)向笛卡爾坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法（Rubber band straightening transform，RBST），也就是將極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成笛卡爾坐標(biāo)，通過(guò)有效灰度插值法得到結(jié)節(jié)周?chē)虆^(qū)域的灰度值，并根據(jù)這部分的灰度值畫(huà)成矩形平鋪圖，最后對(duì)該平鋪圖進(jìn)行分析，通過(guò)平均直方圖法和傅里葉頻譜分析的方