基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)檢測算法研究.pdf

1、肺癌是當(dāng)今世界上對人類危害最大、最常見的惡性腫瘤。早期肺癌的病變醫(yī)學(xué)征象為圓形或者類圓形結(jié)節(jié)。正確檢測肺結(jié)節(jié),及早了解肺部病變情況,進(jìn)行及時(shí)治療對挽救肺癌病人的生命具有重要意義。海量的CT圖像數(shù)據(jù)在提供詳細(xì)、準(zhǔn)確信息的同時(shí),也給放射科醫(yī)生增加了工作負(fù)擔(dān)。為了提高醫(yī)生的診斷效率和減輕醫(yī)生的勞動(dòng)強(qiáng)度,采用計(jì)算機(jī)輔助檢測手段已成為趨勢。本文首先對國內(nèi)外計(jì)算機(jī)輔助檢測研究現(xiàn)狀作了廣泛的了解；其次對肺結(jié)節(jié)檢測算法進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。以肺部高分辨率CT圖

2、像數(shù)據(jù)為研究對象,圍繞基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助檢測這一課題,本文取得如下幾個(gè)方面的研究進(jìn)展:
　　 1)提出了一種基于灰度圖像的C均值聚類的種子點(diǎn)選取算法。通過肺實(shí)質(zhì)分割得到完整的肺實(shí)質(zhì)圖像,采用C均值聚類方法對該灰度圖像進(jìn)行聚類,得到種子點(diǎn)區(qū)域。
　　 2)提出了一種基于二視圖驗(yàn)證法的ROI篩選檢測算法。運(yùn)用均值聚類方法中進(jìn)行肺結(jié)節(jié)種子點(diǎn)選取,然后利用肺結(jié)節(jié)在三維上位類球形、二視圖上都呈圓形或者類圓形的特點(diǎn)進(jìn)行R

3、OI篩選。
　　 3)建立了基于肺結(jié)節(jié)特征的模式識別方法,對篩選出來的ROI進(jìn)行分類判別。根據(jù)肺部CT圖像的特點(diǎn),提取了ROI的四類特征,針對無法確定特征之間對判別影響的權(quán)重關(guān)系,引入基于PCA(主成分分析)特征提取的SVM(支持向量機(jī))分類器,將主成分分析與泛化能力良好的SVM分類器應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)判別當(dāng)中。
　　 經(jīng)過手術(shù)病理證實(shí)的9套肺結(jié)節(jié)高分辨率CT數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn),該算法對肺結(jié)節(jié)檢測率為77％。該算法具有速度快、誤診率低、