肺部輪廓畸變輔助診斷算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、自動化醫(yī)學(xué)圖像的病變定位是計(jì)算機(jī)醫(yī)療輔助的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。目前的方法中，需要醫(yī)生通過人工的方式對醫(yī)學(xué)圖形進(jìn)行診斷，毫無疑問，這需要巨大的人工成本。在現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫中，存在著海量的數(shù)據(jù)。而計(jì)算機(jī)的輔助可以幫助醫(yī)生減少工作量，提高診斷的效率，這個(gè)課題一直以來都被作為一個(gè)重要的課題進(jìn)行探討。許多圖像相關(guān)的分割算法以及匹配模型被提出來，比如基于圖像灰度的算法，基于圖像梯度的算法，基于模板比配模型等等。但由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性，事實(shí)上，整個(gè)流程仍然

2、需要醫(yī)生以交互式的方式對圖像進(jìn)行分割和定位，不能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的醫(yī)學(xué)圖像處理。
　　這篇論文針對肺部醫(yī)學(xué)CT圖像序列的輪廓畸變診斷建立了一套全自動的診斷算法。這套算法主要包含輪廓掩膜提取算法和輪廓畸變判斷算法。實(shí)際產(chǎn)生病變的肺結(jié)構(gòu)中通常會存在許多病癥，輪廓畸變只是其中的一部分病癥，但無論要對何種病癥進(jìn)行診斷，都需要首先獲得肺輪廓的掩膜。這就是說輪廓掩膜提取算法為所有的診斷算法提供了前提性的輸入。輪廓畸變判斷算法基于提取算法的輸入，對