肺癌CAD產(chǎn)鍵算法研究與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、肺癌是當今人類健康危害最大的惡性腫瘤之一，也是導(dǎo)致死亡率最高的癌癥疾病之一，早期的診斷和治療可以提高患者的存活率。隨著低劑量的多層螺旋CT出現(xiàn)，它已成為肺癌早期診斷重要工具，然而醫(yī)生所需要處理的CT圖像信息急劇增加。為了幫助醫(yī)生直觀有效的觀察病灶，減輕醫(yī)生工作，降低醫(yī)生的漏診率，計算機輔助診斷(CAD)技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)學影像和計算機科學中重要領(lǐng)域。研究表明CAD對于提高診斷準確率、減低漏診率起到積極的作用。
　　在醫(yī)學診斷中，采用包

2、含豐富信息的3D數(shù)據(jù)代替簡單的2D圖像已經(jīng)成為醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。計算機圖形處理器(Graphics Processing Unit，GPU)是一種高度并行的流處理器，與CPU串行計算模式不同，GPU具有更強的浮點預(yù)算能力，且目前已經(jīng)出現(xiàn)可編程的并行計算平臺，GPU的編程開發(fā)能夠突破三維醫(yī)學圖像處理的速度瓶頸，滿足實際應(yīng)用中實時性要求。
　　本文針對肺癌CAD系統(tǒng)的關(guān)鍵算法進行研究，主要工作包括四個方面:(1)對低劑量肺部

3、CT圖像進行預(yù)處理，使用大津法、氣球力活動輪廓對圖像進行肺實質(zhì)分割，并進行分析比較，研究運用模糊C均值聚類算法獲得更為完整的肺實質(zhì)分割模板，并去除多余干擾區(qū)域，改進滾球法來修補腐蝕的肺實質(zhì)邊緣。該算法能夠自動獲得更為完整的肺實質(zhì)區(qū)域;(2)分析結(jié)節(jié)在三維空間中的特征，研究基于三維Hessian矩陣的多尺度增強及反幾何擴散濾波增強，根據(jù)結(jié)節(jié)三維形狀指數(shù)對其進行檢測分析;(3)分析現(xiàn)有體繪制技術(shù)及算法加速技術(shù)、基于GPU并行處理技術(shù)，根據(jù)體

4、繪制算法特點，研究基于GPU并行處理的體繪制加速。該方法能夠快速的對大量體數(shù)據(jù)進行三維重建，滿足實際應(yīng)用中實時處理的要求;(4)建立肺癌CAD系統(tǒng)處理平臺，獲得醫(yī)學影像特有的DICOM格式的圖像數(shù)據(jù)及病人，將肺實質(zhì)分割、肺結(jié)節(jié)檢測及三維重建等CAD關(guān)鍵技術(shù)融為一體，滿足實際應(yīng)用中的需要。
　　通過實驗測試表明，本文提出的肺實質(zhì)分割算法能夠自動精確提取肺實質(zhì)，且不依賴任何模型。肺結(jié)節(jié)檢測算法具有較高的準確性。三維重建達到實時性要求，