隨著環(huán)境污染的加重,近年來肺癌的發(fā)病率不斷上升,肺癌初期表現(xiàn)為肺結(jié)節(jié),其中毛玻璃狀肺結(jié)節(jié)的癌變率和死亡率要,遠(yuǎn)高于其他類肺結(jié)節(jié)。目前,CT已經(jīng)成為了早期肺癌檢測(cè)最為有效的醫(yī)學(xué)檢測(cè)手段,但由于科技的進(jìn)步,醫(yī)學(xué)影像切片的厚度越來越小,使得最終獲得的切片數(shù)據(jù)量越來越大,大量的CT圖像與人工診斷的準(zhǔn)確率產(chǎn)生了矛盾,因此,對(duì)于毛玻璃狀結(jié)節(jié)分割方法的研究已經(jīng)成為國內(nèi)外學(xué)家的研究熱點(diǎn)。此外,計(jì)算機(jī)三維重建技術(shù)可以立體的顯示結(jié)節(jié)的整體信息,方便醫(yī)生對(duì)于后期治療方案的規(guī)劃。因此,對(duì)于毛玻璃狀肺結(jié)節(jié)的分割與重建算法研究這一課題是非常具有意義的。本文提出了一種全自動(dòng)的肺結(jié)節(jié)分割和重建方法,該方法首先對(duì)肺實(shí)質(zhì)進(jìn)行分割,以去除肺壁等結(jié)構(gòu)對(duì)于后期肺結(jié)節(jié)分割結(jié)果的干擾,然后采取超像素和密度聚類相結(jié)合的方法對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分割,最后對(duì)分割得到的序列圖像進(jìn)行三維重建,以此為肺結(jié)節(jié)的研究提供更多維的信息。主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）肺實(shí)質(zhì)的分割算法。為確保肺結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確分割,首先要將包括肺壁在內(nèi)的干擾信息分割出去,得到完整地肺實(shí)質(zhì)。本文提出了一種全自動(dòng)的基于區(qū)域生長(zhǎng)和模糊聚類的分割方法。該方法將區(qū)域生長(zhǎng)法和模糊c均值聚類法相結(jié)合,... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＣＴ圖像形成原理圖??Ｆｉｇ．?２．１?ＣＴ?ｉｍａｇｅ?ｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ??

?毛玻璃狀結(jié)１節(jié)ＣＴ圖像的分害ｉｊ與重建算法研究???—ｒ麟？??肺壁，??肺結(jié)節(jié)??：ｒ?Ｉ??麵—霸，??暴？．．．‘?．一?ｊ??圖２．２?ＣＴ圖像表征??Ｆｉｇ．?２．２?ＣＴ?ｉｍａｇｅ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ??根據(jù)結(jié)節(jié)在肺部區(qū)域圖像中顯示的形式不同，根據(jù)其密度，可以將結(jié)節(jié)分為以下三??類：??（１）實(shí)質(zhì)性結(jié)節(jié)。實(shí)質(zhì)性結(jié)節(jié)在圖像中致密均勻，邊界清楚，偶爾會(huì)出現(xiàn)一些小氣泡??或空洞，通常情況下這種結(jié)節(jié)的變化很慢，甚至常年都沒有變化。這種結(jié)節(jié)主要為良性??結(jié)節(jié)或者增生。??（２）部分實(shí)質(zhì)性結(jié)節(jié)。該種結(jié)節(jié)通常內(nèi)部為實(shí)質(zhì)性結(jié)節(jié)，而邊緣區(qū)呈現(xiàn)為毛玻璃狀，??該類結(jié)節(jié)通常為浸潤(rùn)性的腺癌。??（３）毛玻璃狀結(jié)節(jié)。該種結(jié)節(jié)在圖像中表現(xiàn)為毛玻璃狀暗影，密度大于肺實(shí)質(zhì)而小于??血管。該類結(jié)節(jié)被診斷為惡性腫瘤的可能性極大，生長(zhǎng)速度較快，生長(zhǎng)方向不固定，而??且相對(duì)于其他類型的結(jié)節(jié)類圓度較低。??２．４?本章小結(jié)??本章主要介紹了?ＣＴ技術(shù)的歷史、ＣＴ成像理論以及圖像表征。通過對(duì)這幾方面的??了解，可以在后續(xù)對(duì)于肺部圖像進(jìn)行更好的研究。??－１０－??

?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???３基于區(qū)域生長(zhǎng)和直方圖模糊聚類的肺實(shí)質(zhì)分割??本章實(shí)現(xiàn)了前期預(yù)處理以及肺實(shí)質(zhì)分割。該算法首先用中值濾波的方法對(duì)圖像進(jìn)行??去噪，然后將最大類間方差法和區(qū)域增長(zhǎng)法相結(jié)合得到初始的肺實(shí)質(zhì)輪廓，最后結(jié)合圖??像的直方圖信息，利用模糊ｃ均值聚類法得到了完整的肺實(shí)質(zhì)，為后續(xù)的肺結(jié)節(jié)分割和??重建奠定了基矗??３．１預(yù)處理??ＣＴ影像在其成像和傳輸過程中，必然會(huì)產(chǎn)生一些噪聲，這些噪聲可能會(huì)對(duì)肺部圖??像的處理產(chǎn)生影響，所以在對(duì)圖像做處理之前要對(duì)其濾波，從而提高準(zhǔn)確性。其中，ＣＴ??圖像中的噪聲大多以椒鹽噪聲的形式存在。??因中值濾波對(duì)去除椒鹽噪聲有較好較為理想，所以本文選擇的去噪方法是中值濾??波，它的原理是使用一個(gè)采樣結(jié)構(gòu)組成的二維窗口，在原始圖像上從左到右、從上到下??依次滑動(dòng)，使窗口內(nèi)所含的像素依據(jù)其灰度的大小排序，得到一個(gè)單調(diào)上升（或下降）??的像素?cái)?shù)組，取數(shù)組的中值，將該值設(shè)為模版內(nèi)中心像素的灰度值，從而消除孤立的噪??聲點(diǎn)。這種方法能夠在消除噪聲點(diǎn)的同時(shí)有效保護(hù)圖像邊界。去噪前后的圖像如圖??３．ｌ（ａ）（ｂ）所示：??國??‘⑷原圖１＇?；?‘（ｂ）去噪后‘??‘?１?：?圖３．ｉ：?ｉ去噪前后圖像?－：；－??Ｆｉｇ．?３．１?Ｂｅｆｏｒｅ?ａｎｄ?ａｆｔｅ；＊?ｉｍａｇｅ?ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ??ｊ?‘?．?＊?＇：?＊．?Ｉ??３．２肺實(shí)質(zhì)分割基本流程??－ｌｉ?－??


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