基于模糊C均值聚類和多特征匹配的CT圖像淋巴結檢測方法.pdf

1、胃癌是危害人類健康的主要惡性腫瘤之一,在世界范圍內,胃癌死亡率高居榜首。胃癌的早期診斷、早期治療對于提高胃癌療效,降低死亡率具有十分重要的作用。淋巴結轉移作為胃癌分期的一項指標,在胃癌診斷中有著很高的地位。傳統的胃癌診斷是專業(yè)醫(yī)師通過觀察對比分析同一病例的一系列圖像,依靠專業(yè)知識對淋巴結進行提取、標記,這些信息最終用于胃癌的TNM分期。這種方法雖然可靠,卻需要專業(yè)醫(yī)生對大量的數據進行繁瑣的人工操作,費時費力,因此,設計一種計算機自動檢測

2、識別淋巴結的方法十分必要。針對胃部CT圖像淋巴結的檢測,根據淋巴結在CT圖像中的大小、形狀、灰度以及空間位置關系,結合圖像處理與模式識別的相關知識,本文將淋巴結的檢測分為兩部分:單幅CT圖像上疑似淋巴結提取、序列圖像上跟蹤識別淋巴結。具體工作如下:
　　設計了一種基于聚類和區(qū)域生長的疑似淋巴結檢測方法。在胃部CT圖像中,臟器組織灰度均勻,面積較大,且當中不含淋巴結,淋巴結浸潤在脂肪區(qū)域當中。針對淋巴結在胃部CT圖像中的分布特點,設

3、計單幅胃部CT圖像上疑似淋巴結的提取方法。首先,對預處理圖像通過模糊聚類方法進行區(qū)域劃分,根據臟器區(qū)域的面積比較大的先驗知識,對分割得到的區(qū)域的面積進行統計,面積大于閾值 T的區(qū)域認為是臟器區(qū)域,予以去除,同時高亮骨質區(qū)域中不含淋巴結一并去除,從而得到感興趣區(qū)域,感興趣區(qū)域中包含了疑似淋巴結與脂肪。通過疑似淋巴結浸潤在脂肪區(qū)域中的先驗知識,采用區(qū)域生長的方法得到疑似淋巴結。
　　提出了基于局部特征匹配的多目標跟蹤算法以實現淋巴結的

4、識別。在胃部CT序列圖像上,淋巴結的位置、大小,形狀隨著序列圖像呈現漸變趨勢,無明顯跳變。根據淋巴結在序列圖像上的變化特點,提出了局部多特征匹配的目標跟蹤算法。首先,提出了局部搜索的思想,將當前目標在下一幀中的搜索匹配區(qū)域限定在一定的范圍內。其次,分別用被跟蹤目標與待匹配目標質心間的歐氏距離、面積差以及形狀上下文方法計算來表示疑似淋巴結的位置、大小、形狀在序列圖像上的變化規(guī)律,結合三種特征定義了特征匹配的相似度函數。從而實現疑似淋巴結的