本文選題：圖像分割 + Otsu��； 參考：《東北大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著人們生活水平的提高,肺癌已成為威脅人類健康和死亡率最高的癌癥之一。因此,對(duì)肺癌的早期檢測有利于提高肺癌患者的存活率。然而,由于醫(yī)學(xué)CT圖像數(shù)據(jù)量大,若僅僅依賴醫(yī)生的主觀診斷,再加上長時(shí)間的工作引起的疲勞或其他因素,往往會(huì)導(dǎo)致誤診或漏診的情況發(fā)生。因此,我們需要全自動(dòng)的檢測肺部疾病的方法,以提高醫(yī)生的診斷速度和準(zhǔn)確性,降低工作強(qiáng)度,而進(jìn)行準(zhǔn)確的肺實(shí)質(zhì)和肺部ROI分割是進(jìn)行后續(xù)處理的前提。肺實(shí)質(zhì)的精確分割是進(jìn)行肺部CT圖像分析和檢測肺部疾病的前提,因此本文首先提出了肺實(shí)質(zhì)精確分割方法。通過基于自適應(yīng)Otsu的二值化方法對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行粗分割,初步將肺實(shí)質(zhì)與其他組織結(jié)構(gòu)分離;運(yùn)用掩膜圖像對(duì)肺實(shí)質(zhì)進(jìn)行粗提取,從肺部CT圖像中提取出肺實(shí)質(zhì);基于三維區(qū)域生長的氣管去除方法將灰度值與肺實(shí)質(zhì)區(qū)域相近的氣管樹從初始肺實(shí)質(zhì)中分離,自適應(yīng)的閾值選取有效地避免了過分割現(xiàn)象;基于行掃描和Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測的左右肺區(qū)分離,快速準(zhǔn)確地找出粘連區(qū)域的特征點(diǎn),連接特征點(diǎn)形成線段,完成分離;基于自適應(yīng)二叉樹算法的快速肺輪廓修復(fù),由于部分疾病會(huì)導(dǎo)致肺實(shí)質(zhì)輪廓出現(xiàn)凹陷情況,因此本文采用并行的手段,自適應(yīng)地修復(fù)了缺陷區(qū)域,卻有效保留了肺實(shí)質(zhì)輪廓的正常凹陷。本文提出基于貝葉斯分類的ROI分割算法,應(yīng)用EM算法得到的高斯混合模型的最優(yōu)參數(shù)計(jì)算圖像像素點(diǎn)的后驗(yàn)概率,基于。貝葉斯定理分類ROI區(qū)域和背景區(qū)域。并且應(yīng)用了自適應(yīng)迭代閾值法進(jìn)行高斯混合模型的參數(shù)初始化,為的是避免迭代次數(shù)增加,防止EM算法對(duì)初始參數(shù)的敏感,造成局部最優(yōu)。本文給出基于EM算法的貝葉斯分類方法獲取ROI的分割結(jié)果,并對(duì)不同的子圖大小的分割結(jié)果進(jìn)行了分析。同時(shí),根據(jù)肺實(shí)質(zhì)圖像灰度直方圖和自適應(yīng)迭代閾值法迭代的結(jié)果驗(yàn)證了 GMM的合理性,并且根據(jù)EM參數(shù)估計(jì)得到的高斯混合模型的最優(yōu)分布與肺實(shí)質(zhì)灰度直方圖擬合情況顯示EM迭代算法能夠很好地?cái)M合數(shù)據(jù)丟失的數(shù)據(jù)模型。
[Abstract]:With the improvement of people's living standards, lung cancer has become one of the most serious cancers that threaten human health and mortality. Therefore, early detection of lung cancer is beneficial to improve the survival rate of lung cancer patients. However, because of the large amount of medical CT image data, it is only dependent on the doctor's subjective diagnosis, plus a long time of work caused fatigue or it His factors often lead to misdiagnosis or missed diagnosis. Therefore, we need a fully automated method of detecting lung diseases to improve the diagnostic speed and accuracy of the doctor and reduce the intensity of work. The accurate segmentation of the lung parenchyma and lung ROI is the prerequisite for subsequent treatment. The precise segmentation of the lung parenchyma is the CT map of the lung. Like the premise of analysis and detection of lung disease, this paper first proposed an accurate segmentation method of lung parenchyma. Through the two value method based on adaptive Otsu, the lung CT image is segmented and the lung parenchyma is separated from other tissue structures. The lung essence is extracted with the mask image, and the lung is extracted from the CT image of the lung. Quality; the trachea removal method based on three-dimensional region growth separations the gray value from the lung parenchyma near the initial lung parenchyma, and the adaptive threshold selection effectively avoids the over segmentation; based on the separation of the left and right lung regions based on the line scanning and Shi-Tomasi corner detection, the feature points of the adhesive region are quickly and accurately identified and connected. The feature points form the line segment and complete the separation. Based on the adaptive two forked tree algorithm, the rapid lung contour restoration, because some diseases will lead to the depression of the lung parenchyma. Therefore, this paper adopts a parallel method to repair the defect area adaptively, but effectively preserves the normal depression of the lung solid contour. This paper proposes a Bayesian classification based on Bayesian classification. The class ROI segmentation algorithm is used to calculate the posterior probability of pixel points by the optimal parameters of the Gauss hybrid model obtained by EM algorithm. Based on the Bayes theorem, the ROI region and the background area are classified. And the adaptive iterative threshold method is used to initialize the parameters of the Gauss mixed model, which is to avoid the increase of the number of iterations and prevent the EM algorithm. The local optimum is caused by the sensitivity of the initial parameters. In this paper, a Bias classification method based on the EM algorithm is given to obtain the segmentation results of ROI, and the segmentation results of the different subgraph sizes are analyzed. At the same time, the rationality of the GMM is verified by the results of the gray histogram of the lung parenchyma image and the adaptive iterative threshold method. According to the estimation of the optimal distribution of Gauss's Gauss mixed model and the histogram of the lung parenchyma, the EM iterative algorithm can well simulate the lost data model.

【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R734.2;R730.44;TP391.41

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本文編號(hào)：1803539