本文關(guān)鍵詞：不規(guī)則形態(tài)肺結(jié)節(jié)的分割及毛刺檢測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南方醫(yī)科大學(xué)》 2015年

不規(guī)則形態(tài)肺結(jié)節(jié)的分割及毛刺檢測(cè)研究

邢謙謙  

【摘要】：肺癌是目前世界上發(fā)病率最高、死亡率最高的惡性腫瘤。肺結(jié)節(jié)為肺癌的早期形態(tài)之一,表現(xiàn)為肺內(nèi)直徑不超過(guò)3cm的圓形或類圓形致密影,邊緣光滑或呈分葉狀,可有棘狀突起及毛刺。由于肺結(jié)節(jié)分布位置不定,大小不一,形態(tài)各異,密度與肺部其他組織類似,單憑人眼進(jìn)行識(shí)別難度很大。研究表明,如果肺癌可以被早期發(fā)現(xiàn)和治療,患者的5年存活率可由9-14%提高到60-70%。因此,肺結(jié)節(jié)的早期診斷和治療對(duì)于提高肺癌患者的存活率是非常關(guān)鍵的。CT在肺結(jié)節(jié)的檢出和定性中起著重要的作用,CT圖像中肺結(jié)節(jié)的影像學(xué)特征包括結(jié)節(jié)的大小、生長(zhǎng)速度、結(jié)節(jié)的邊緣、鈣化情況、支氣管征、胸膜凹陷征、與周圍組織的關(guān)系等。這些影像學(xué)特征對(duì)鑒別肺結(jié)節(jié)的良惡性有重要意義,研究稱大部分病例可以根據(jù)CT圖像中肺結(jié)節(jié)的形態(tài)對(duì)腫瘤性質(zhì)作初步判斷。肺結(jié)節(jié)的邊緣信息主要包括邊緣是否光滑,有無(wú)分葉征和毛刺征。惡性結(jié)節(jié)通常邊緣不規(guī)則、深分葉、細(xì)短毛刺,周緣結(jié)構(gòu)向結(jié)節(jié)糾集,而良性結(jié)節(jié)邊緣大多清晰、光滑、整齊、無(wú)分葉。毛刺征是提示肺結(jié)節(jié)惡性程度較高的重要邊緣特征,表現(xiàn)為自結(jié)節(jié)邊緣向周圍伸展呈放射狀排列的無(wú)分支的直而有力的細(xì)短線條影。肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)(Computer Aided Diagnosis, CAD)應(yīng)用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行自動(dòng)分析,輔助影像科醫(yī)生對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行識(shí)別和診斷。如果CAD系統(tǒng)能將毛刺征準(zhǔn)確的量化出來(lái),給影像科醫(yī)生直觀的量化數(shù)據(jù),就能輔助他們鑒別肺結(jié)節(jié)的良惡性,提高工作效率和鑒別準(zhǔn)確率。目前國(guó)內(nèi)外的學(xué)者對(duì)毛刺征的檢測(cè)與量化方法研究較少,發(fā)展并不成熟。一方面,現(xiàn)有的毛刺檢測(cè)方法對(duì)毛刺的保留并不完整,導(dǎo)致毛刺水平量化的不準(zhǔn)確；另一方面,合理、準(zhǔn)確的毛刺水平量化指標(biāo)對(duì)毛刺水平的量化也至關(guān)重要,目前尚沒(méi)有統(tǒng)一、準(zhǔn)確的毛刺水平量化指標(biāo)被提出。因此,肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測(cè)方面仍有大量工作要做。本文重點(diǎn)對(duì)肺結(jié)節(jié)的毛刺特征進(jìn)行了深入研究,在肺結(jié)節(jié)分割及其毛刺檢測(cè)兩個(gè)方向進(jìn)行了深入研究和大量實(shí)驗(yàn)。在CT圖像上毛刺灰度值較低,與肺實(shí)質(zhì)的對(duì)比度相比結(jié)節(jié)與肺實(shí)質(zhì)低很多,且形狀狹窄,使得分割結(jié)節(jié)時(shí)很容易將毛刺漏掉,因而無(wú)法準(zhǔn)確分析毛刺特征。針對(duì)此問(wèn)題,本文首先實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)主體的精確分割,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行肺結(jié)節(jié)毛刺的完整分割。此外,本文提出肺結(jié)節(jié)毛刺水平的量化指標(biāo)實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)毛刺水平的精確量化。本文的主要工作包括：1、CT圖像肺結(jié)節(jié)主體的分割肺結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確分割是肺癌診斷和治療的關(guān)鍵技術(shù),對(duì)腫瘤后續(xù)生長(zhǎng)的評(píng)估及病變良惡性判別具有重要意義。肺結(jié)節(jié)主體的精確分割是毛刺提取及毛刺水平量化的基礎(chǔ),目前存在的肺結(jié)節(jié)分割方法很多。其中,區(qū)域生長(zhǎng)法經(jīng)典、簡(jiǎn)單、快速,本文首先選用區(qū)域生長(zhǎng)法進(jìn)行肺結(jié)節(jié)主體的初始分割。水平集算法分割精確、靈活、計(jì)算穩(wěn)定,其基本思想是將閉合曲線(曲面)的演化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為更高維空間中的水平集函數(shù)曲線(曲面)的隱式解。本文選用無(wú)需重新初始化的距離正則化水平集算法,以區(qū)域生長(zhǎng)算法得到的分割結(jié)果作為水平集方法的初始輪廓,進(jìn)行結(jié)節(jié)主體的精確分割。這樣不僅可以加快收斂速度,而且使分割結(jié)果更加接近真實(shí)的結(jié)節(jié)主體邊界。2、肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測(cè)及毛刺水平量化肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測(cè)及毛刺水平的量化評(píng)級(jí)可以輔助醫(yī)生進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的良惡性判別,對(duì)惡性結(jié)節(jié)進(jìn)行及早診斷和治療,有助于提高患者的存活率。目前已有的毛刺檢測(cè)及量化評(píng)估方法存在的問(wèn)題主要是：1)所提取的反映毛刺水平的量化指標(biāo)對(duì)結(jié)節(jié)主體的分割精度依賴性很高,所含參數(shù)需人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)置,容易造成分級(jí)的不準(zhǔn)確。2)并未將毛刺完整的分割出來(lái),容易造成量化的不準(zhǔn)確。本文提出了一種CT圖像肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測(cè)與量化評(píng)估方法。CT圖像上肺結(jié)節(jié)毛刺的生長(zhǎng)方向與結(jié)節(jié)主體邊界近似垂直或呈一定范圍內(nèi)角度,而血管等其它組織則無(wú)此特殊的方向性。利用此生長(zhǎng)特點(diǎn),在肺結(jié)節(jié)主體精確分割的基礎(chǔ)上,構(gòu)造特殊的線性濾波模板對(duì)結(jié)節(jié)主體周邊區(qū)域進(jìn)行線性增強(qiáng),將毛刺完整的分割出來(lái)。為定量評(píng)估毛刺特征,引入毛刺水平指數(shù)(Spiculation Index, SI)對(duì)肺結(jié)節(jié)的毛刺水平進(jìn)行量化評(píng)估。該方法不僅可以將毛刺完整的提取出來(lái),方便醫(yī)生進(jìn)行觀察診斷,而且所提取的SI值克服了傳統(tǒng)量化指標(biāo)易受結(jié)節(jié)分割精度影響和參數(shù)需人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)置的問(wèn)題。為進(jìn)一步評(píng)價(jià)本文方法的有效性,將實(shí)驗(yàn)毛刺水平量化結(jié)果與肺部圖像數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)盟(Lung Image Database Consortium, LIDC)的量化結(jié)果比較,對(duì)結(jié)節(jié)有無(wú)毛刺進(jìn)行分類,并與影像科醫(yī)生的分類進(jìn)行比較,分類效果較好;將毛刺水平指數(shù)(SI)值進(jìn)行歸一化并與LIDC數(shù)據(jù)庫(kù)的量化評(píng)級(jí)進(jìn)行一致性和相關(guān)性分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效地檢測(cè)并定量描述CT圖像肺結(jié)節(jié)的毛刺征。3、三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)分割、毛刺檢測(cè)及毛刺水平量化為了方便醫(yī)生在不同方位更直觀的觀察病灶,本文設(shè)計(jì)了三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)主體的分割、毛刺檢測(cè)及毛刺水平量化方法。在肺結(jié)節(jié)主體三維精確分割的基礎(chǔ)上,利用三維CT圖像肺結(jié)節(jié)毛刺的生長(zhǎng)特點(diǎn),構(gòu)造特殊的三維濾波模板進(jìn)行肺結(jié)節(jié)毛刺的檢測(cè),從而得到含有完整毛刺的肺結(jié)節(jié)。為實(shí)現(xiàn)三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)毛刺水平的量化評(píng)級(jí),本文提出了三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)毛刺水平指數(shù)。為定量評(píng)價(jià)本文方法的有效性,將實(shí)驗(yàn)毛刺水平量化評(píng)級(jí)與LIDC數(shù)據(jù)庫(kù)的量化評(píng)級(jí)進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)結(jié)節(jié)有無(wú)毛刺的分類,結(jié)節(jié)毛刺水平量化評(píng)級(jí)與數(shù)據(jù)庫(kù)的量化結(jié)果的相關(guān)性及一致性分析,說(shuō)明本文方法可以有效評(píng)價(jià)毛刺征。另外,為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)三維毛刺檢測(cè)及量化方法的有效性,將三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)的毛刺水平量化結(jié)果與二維CT圖像肺結(jié)節(jié)的毛刺水平量化結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明,三維空間下的肺結(jié)節(jié)不僅更有利于醫(yī)生觀察診斷,而且提供給醫(yī)生的信息更豐富,由三維方法得到的毛刺水平量化結(jié)果與LIDC數(shù)據(jù)庫(kù)的專家評(píng)級(jí)更接近。通過(guò)探究肺結(jié)節(jié)領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀及肺部計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)(CAD),結(jié)合肺部CT圖像特點(diǎn)和肺部解剖知識(shí),以LIDC數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,本文重點(diǎn)對(duì)肺結(jié)節(jié)毛刺征的檢測(cè)及毛刺水平量化進(jìn)行了深入探究。在肺結(jié)節(jié)主體精確分割的基礎(chǔ)上,得到帶有毛刺的完整的結(jié)節(jié),并引入毛刺水平指數(shù)(SI)對(duì)毛刺水平進(jìn)行量化評(píng)估。實(shí)驗(yàn)分別利用二維CT圖像和三維CT圖像進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的分割及毛刺征檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法可以方便醫(yī)生進(jìn)行觀察診斷,為肺結(jié)節(jié)CT圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷提供了比較可靠的依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R734.2;R730.44
【目錄】：

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7 高園園;呂慶文;馮前進(jìn);陳武凡;;一種新的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2007年

8 徐巖;馬大慶;;計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)肺結(jié)節(jié)在數(shù)字化胸片上的應(yīng)用價(jià)值[A];中華醫(yī)學(xué)會(huì)第十三屆全國(guó)放射學(xué)大會(huì)論文匯編（下冊(cè)）[C];2006年

9 王永仁;吳碧芳;經(jīng)鳳華;李峻;金德勝;;低劑量CT篩查肺結(jié)節(jié)對(duì)圖像質(zhì)量的影響[A];2008年浙江省放射學(xué)年會(huì)論文匯編[C];2008年

10 徐巖;馬大慶;賀文;;計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)肺結(jié)節(jié)在數(shù)字化胸片肺癌篩查中的應(yīng)用價(jià)值[A];中華醫(yī)學(xué)會(huì)第16次全國(guó)放射學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文匯編[C];2009年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院胸外科主任醫(yī)師 邱維誠(chéng);[N];健康報(bào);2013年

2 朱立明　第四軍醫(yī)大學(xué);[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報(bào);2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 劉陽(yáng);基于肺部高分辨率CT影像的肺結(jié)節(jié)識(shí)別方法研究[D];東北大學(xué);2011年

2 吳龍海;高分辨率CT圖像的肺部病變計(jì)算機(jī)輔助診斷研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

3 裴曉敏;基于CT影像的孤立性肺結(jié)節(jié)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東北大學(xué);2011年

4 李惠民;肺結(jié)節(jié)CT研究[D];第二軍醫(yī)大學(xué);2003年

5 韓芳芳;基于CT圖像多維特征的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)和診斷方法研究[D];東北大學(xué);2015年

6 蔡強(qiáng);低劑量螺旋CT早期肺癌篩查—肺結(jié)節(jié)的檢出及其相關(guān)研究[D];北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院;2011年

7 孫申申;基于CT影像的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)與分割方法研究[D];東北大學(xué)　;2009年

8 張婧;基于SVM的肺結(jié)節(jié)自動(dòng)識(shí)別方法研究[D];華南理工大學(xué);2011年

9 張濤;肺結(jié)節(jié)PET診斷的系統(tǒng)分析及~（11）C-鬼臼的實(shí)驗(yàn)研究[D];中國(guó)人民解放軍軍醫(yī)進(jìn)修學(xué)院;2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 賈守勤;常規(guī)DR胸片對(duì)肺結(jié)節(jié)漏診原因的分析[D];山東大學(xué);2009年

2 侯喬;16層螺旋CT肺結(jié)節(jié)分析軟件在孤立性肺結(jié)節(jié)中的價(jià)值[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2010年

3 楊榮榮;64排螺旋CT不同的重建參數(shù)對(duì)肺結(jié)節(jié)容積定量的影響[D];天津醫(yī)科大學(xué);2012年

4 高園園;肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法的研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2008年

5 徐衛(wèi)玲;多層螺旋CT低劑量掃描三維重組在肺結(jié)節(jié)診斷中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2006年

6 司廣磊;基于胸部CT圖像肺結(jié)節(jié)分割算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2012年

7 郭怡菲;基于多投影相關(guān)圖像的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)關(guān)鍵算法研究[D];沈陽(yáng)航空航天大學(xué);2014年

8 胡向麗;毛玻璃型肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法的研究[D];沈陽(yáng)大學(xué);2013年

9 王偉;肺部CT圖像中結(jié)節(jié)的檢測(cè)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2007年

10 鄒薇薇;高級(jí)肺結(jié)節(jié)分析軟件ALA的動(dòng)物實(shí)驗(yàn)研究[D];第二軍醫(yī)大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：不規(guī)則形態(tài)肺結(jié)節(jié)的分割及毛刺檢測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：162620