三維CT影像中肺裂后處理分割算法研究.pdf

1、肺是人體最重要的器官之一，也是發(fā)病率很高的器官，常見(jiàn)的肺部疾病有肺氣腫、肺癌、肺大泡、肺炎等，其中肺癌是死亡率最高的癌癥之一。臨床上醫(yī)生通過(guò)判讀CT圖像來(lái)診斷肺部疾病以及提出治療方案。但是閱讀CT圖像是一件非常繁瑣和枯燥的事，通過(guò)對(duì)肺葉分割可以有效的減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，對(duì)疾病的防治具有重大的意義。
　　人體肺臟可分成五個(gè)獨(dú)立的功能單元，稱(chēng)為肺葉。作為肺葉間物理邊界，肺裂是肺部區(qū)域劃分、肺病定位和量化評(píng)估的基礎(chǔ)。CT圖像中肺裂分割在早期

2、疾病檢查以及后期手術(shù)導(dǎo)航起著非常重要的作用，但是從CT圖像中自動(dòng)地分割出肺裂并不是一件很容易的事。首先，肺裂在三維空間中呈現(xiàn)的是一種薄膜狀的結(jié)構(gòu)，直接處理三維圖像有一定的困難;其次，肺裂在二維平面上表現(xiàn)為微弱的曲線，對(duì)比度很低，密度分布不均勻;最后，肺部中血管和氣管等管狀結(jié)構(gòu)對(duì)肺裂的分割也會(huì)有很大的影響。國(guó)內(nèi)外許多專(zhuān)家和學(xué)者在肺裂增強(qiáng)方面做了很多的工作，提出了許多有效的增強(qiáng)肺裂的方法。本文在已經(jīng)提出的基于窄條微分濾波器(DoS)的肺裂增

3、強(qiáng)的基礎(chǔ)上，利用該增強(qiáng)方法的特點(diǎn)，提出了幾種肺裂后處理分割的方法，采用半自動(dòng)和全自動(dòng)的方法分別在二維和三維空間中實(shí)現(xiàn)了肺裂的分割。本文主要內(nèi)容包括:
　　1、根據(jù)肺裂在二維切片上表現(xiàn)為線狀結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，采用開(kāi)放式主動(dòng)輪廓模型的方法實(shí)現(xiàn)了肺裂在二維切片上的半自動(dòng)分割。首先，在肺裂附近放置一條初始化輪廓線;然后，在輪廓線內(nèi)力、圖像力以及輪廓線兩端拉力的作用下，使初始化線通過(guò)不斷的迭代向肺裂靠近;最后，在內(nèi)力與外力平衡的條件下，初始化線便

4、不再演化了，從而達(dá)到在二維切片上分割肺裂的目的。
　　2、根據(jù)DoS濾波器的特性，本文提出了基于骨架化思想的肺裂后處理分割算法流程，對(duì)增強(qiáng)后的三維圖像中的肺裂實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)的分割。首先，采用平行細(xì)化算法來(lái)提取增強(qiáng)后的三維圖像的骨架;然后在骨架化后的圖像中保留分支點(diǎn)并進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐蛎?，再與增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行算術(shù)減運(yùn)算，從而達(dá)到在增強(qiáng)后的圖像中移除分支點(diǎn)的目的;最后在移除了分支點(diǎn)的圖像中進(jìn)行連接元分析，通過(guò)最大連接元分析初步得到比較完整的肺

5、裂，再利用肺裂與雜質(zhì)之間并不直接相連的特性，結(jié)合多結(jié)構(gòu)元及多次連接元分析，從而得到完整的肺裂分割結(jié)果。這個(gè)方法直接處理三維圖像，能有效保留肺裂本來(lái)的模樣。
　　3、為了驗(yàn)證算法的有效性，本文將三維分割的結(jié)果與手工劃定的肺葉邊界參考進(jìn)行了比較，采用Glucold數(shù)據(jù)庫(kù)中的典型的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。通過(guò)相似系數(shù)來(lái)判斷算法分割的正確率，同時(shí)為了區(qū)分算法是否過(guò)分分割或者少分割，分別采用假發(fā)現(xiàn)率和偽陰性率來(lái)表示，通過(guò)這幾個(gè)指標(biāo)來(lái)作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。<