基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的EM算法及區(qū)域生長(zhǎng)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè).pdf

1、肺癌是最常見的內(nèi)臟惡性腫瘤之一，近半個(gè)世紀(jì)以來，肺癌的發(fā)病率和死亡率都急速上升，已成為絕大多數(shù)國(guó)家癌癥死亡的主要原因，被認(rèn)為是當(dāng)前危害人類生命健康的頭號(hào)殺手。如果能在早期發(fā)現(xiàn)并及時(shí)治療肺癌，患者的五年存活率可從14％提高到49%。肺癌的早期表現(xiàn)是肺結(jié)節(jié)，因此肺結(jié)節(jié)的早期檢測(cè)和診斷對(duì)提高肺癌患者的生存率顯得尤為重要。
　　 計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)(Computer Aided Detection，CAD)是近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展而

2、應(yīng)用于影像診斷領(lǐng)域的一項(xiàng)新技術(shù)。它利用專業(yè)的計(jì)算機(jī)算法分析醫(yī)學(xué)影像，對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)分析后向醫(yī)生提示可疑的肺結(jié)節(jié)，從而幫助醫(yī)生更加安全有效地分析數(shù)據(jù)，克服了因主觀因素而產(chǎn)生的漏判及誤判。計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)和診斷的關(guān)鍵在于如何從圖像中正確地檢測(cè)出肺結(jié)節(jié)。
　　 本文針對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法進(jìn)行了相關(guān)研究，提出了基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)自動(dòng)檢測(cè)算法。該檢測(cè)算法分為五大步驟，對(duì)于每個(gè)步驟，分別提出了各自有效的算法。首先結(jié)合肺部CT圖像的特點(diǎn)，對(duì)圖像進(jìn)

3、行閥值分割及反操作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)肺實(shí)質(zhì)區(qū)域的完整提取;在此基礎(chǔ)上，提出了針對(duì)肺部CT圖像的形態(tài)學(xué)濾波方法，取得了較好的濾波效果;然后使用了直方圖規(guī)定化和TopHat的方法對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，為后續(xù)的分割奠定了基礎(chǔ);接著提出了一種將EM算法和區(qū)域生長(zhǎng)相結(jié)合的圖像分割算法，以EM分割后的圖像為種子點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，比原先僅使用EM方法的抗噪性更強(qiáng)，且不容易陷入局部最優(yōu)，取得了很好的分割效果;最后以面積為特征量，結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，將分割后圖像中的