基于CT圖像的肺實質(zhì)分割和肺結(jié)節(jié)檢測方法研究
發(fā)布時間:2020-12-16 03:27
肺癌目前是世界范圍內(nèi)患病率及死亡率最高的惡性腫瘤之一,早期肺癌的主要表現(xiàn)形式為肺結(jié)節(jié),提高肺癌病人治愈率和生存期最好的方法就是早期檢測,及時確診。隨著計算機斷層掃描(CT)技術(shù)的不斷發(fā)展,特別是螺旋成像技術(shù)的應(yīng)用,一位測試者的掃描圖像數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了400500張。雖然更多層的肺部切片掃描圖像能夠提高肺結(jié)節(jié)的檢出率,減少小結(jié)節(jié)的漏檢,但是對大量CT圖像的檢閱可能造成放射科醫(yī)生的主觀誤診,這導(dǎo)致了后期治療成本的增加。為了能夠降低結(jié)節(jié)的誤檢和漏檢,計算機輔助診斷(CAD)系統(tǒng)被應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)檢測來幫助放射科醫(yī)生進行診斷。在計算機輔助診斷系統(tǒng)中的兩個關(guān)鍵技術(shù)分別是肺實質(zhì)分割和肺結(jié)節(jié)檢測。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,CT圖像具有超高的分辨率所以能夠清晰地觀察到身體的各個器官。但是由于CT圖像為灰階圖像,因此還具有組織邊緣之間灰度模糊難以區(qū)分的特點,以及測試者、測試方式和測試環(huán)境等因素造成的樣本間差異較大,噪聲和偽影影響等特點。這些都造成輔助診斷系統(tǒng)中算法的泛化困難和精度難以提升。且結(jié)節(jié)為非正常組織,其特征復(fù)雜多變,對其進行檢測往往需要設(shè)計更加復(fù)雜的算法。本文根據(jù)胸部CT圖像特點和肺結(jié)節(jié)的醫(yī)學(xué)...
【文章來源】:南京郵電大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:55 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
CT原圖
大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 CT 圖像的肺實質(zhì)分割算法行圖像像素值的與運算,便得到最終肺實質(zhì)的分割圖如圖 3.7,但是經(jīng)過膨脹運部邊界的肋骨屬于高亮度組織,在計算機輔助診斷中,會很容易被算法識別為鈣對于像素值大于 210 的所有像素,像素值用 170 代替,便得到最終的肺實質(zhì)如圖驗結(jié)果
行圖像像素值的與運算,便得到最終肺實質(zhì)的分割圖如圖 3.7,但是經(jīng)過膨脹運部邊界的肋骨屬于高亮度組織,在計算機輔助診斷中,會很容易被算法識別為鈣對于像素值大于 210 的所有像素,像素值用 170 代替,便得到最終的肺實質(zhì)如圖實驗結(jié)果圖 3.1 CT 原圖 圖 3.2 二值化
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胸片肺結(jié)節(jié)檢測[J]. 朱國策,李朝鋒. 傳感器與微系統(tǒng). 2017(12)
[2]計算機輔助檢測系統(tǒng)在CT篩查肺結(jié)節(jié)中的應(yīng)用研究[J]. 滕雅琴,賈文霄,王云玲,楊利霞,王紅. 中國CT和MRI雜志. 2016(05)
[3]多閾值和標(biāo)記分水嶺相融合的肺部CT圖像分割方法[J]. 肖雪,龔恒,陳鐘. 激光雜志. 2014(09)
[4]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽明,王正. 計算機應(yīng)用研究. 2012(08)
[5]結(jié)合規(guī)則和SVM方法的肺結(jié)節(jié)識別[J]. 張婧,李彬,田聯(lián)房,陳萍,王立非. 華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(02)
[6]基于圓點濾波器的毛玻璃型肺結(jié)節(jié)檢測[J]. 孫申申,范立南,任會之. 計算機工程. 2010(23)
[7]支氣管肺癌介入治療的新近進展[J]. 黃軍禎,王大健. 微創(chuàng)醫(yī)學(xué). 2008(03)
[8]CT圖像肺結(jié)節(jié)計算機輔助檢測與分類系統(tǒng)設(shè)計(英文)[J]. 聶生東,鄭斌,李雯. 系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2007(05)
本文編號:2919442
【文章來源】:南京郵電大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:55 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
CT原圖
大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 CT 圖像的肺實質(zhì)分割算法行圖像像素值的與運算,便得到最終肺實質(zhì)的分割圖如圖 3.7,但是經(jīng)過膨脹運部邊界的肋骨屬于高亮度組織,在計算機輔助診斷中,會很容易被算法識別為鈣對于像素值大于 210 的所有像素,像素值用 170 代替,便得到最終的肺實質(zhì)如圖驗結(jié)果
行圖像像素值的與運算,便得到最終肺實質(zhì)的分割圖如圖 3.7,但是經(jīng)過膨脹運部邊界的肋骨屬于高亮度組織,在計算機輔助診斷中,會很容易被算法識別為鈣對于像素值大于 210 的所有像素,像素值用 170 代替,便得到最終的肺實質(zhì)如圖實驗結(jié)果圖 3.1 CT 原圖 圖 3.2 二值化
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胸片肺結(jié)節(jié)檢測[J]. 朱國策,李朝鋒. 傳感器與微系統(tǒng). 2017(12)
[2]計算機輔助檢測系統(tǒng)在CT篩查肺結(jié)節(jié)中的應(yīng)用研究[J]. 滕雅琴,賈文霄,王云玲,楊利霞,王紅. 中國CT和MRI雜志. 2016(05)
[3]多閾值和標(biāo)記分水嶺相融合的肺部CT圖像分割方法[J]. 肖雪,龔恒,陳鐘. 激光雜志. 2014(09)
[4]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽明,王正. 計算機應(yīng)用研究. 2012(08)
[5]結(jié)合規(guī)則和SVM方法的肺結(jié)節(jié)識別[J]. 張婧,李彬,田聯(lián)房,陳萍,王立非. 華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(02)
[6]基于圓點濾波器的毛玻璃型肺結(jié)節(jié)檢測[J]. 孫申申,范立南,任會之. 計算機工程. 2010(23)
[7]支氣管肺癌介入治療的新近進展[J]. 黃軍禎,王大健. 微創(chuàng)醫(yī)學(xué). 2008(03)
[8]CT圖像肺結(jié)節(jié)計算機輔助檢測與分類系統(tǒng)設(shè)計(英文)[J]. 聶生東,鄭斌,李雯. 系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2007(05)
本文編號:2919442
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