發(fā)布時(shí)間：2024-03-17 16:51

　　淋巴結(jié)是人體內(nèi)產(chǎn)生免疫應(yīng)答的重要器官，淋巴結(jié)異常通常表明其屬區(qū)范圍內(nèi)出現(xiàn)病變，因此檢查淋巴結(jié)對(duì)相關(guān)疾病的診斷具有重要意義。頸部淋巴結(jié)是淋巴疾病的好發(fā)區(qū)，在臨床上頗為重要。對(duì)頸部淋巴結(jié)檢查的各種方法中，超聲成像技術(shù)由于具有無損性、實(shí)時(shí)性、廉價(jià)性、操作方便等優(yōu)點(diǎn)，是首選的影像方式。但頸部淋巴結(jié)超聲圖像的人工判讀有較大的主觀性。通過計(jì)算機(jī)對(duì)淋巴結(jié)超聲圖像進(jìn)行量化分析，必將有利于提高醫(yī)生診斷的客觀性。為此，本文建立了一套頸部淋巴結(jié)超聲圖像分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)完成了對(duì)頸部淋巴結(jié)超聲圖像的分割、量化特征提取和分類識(shí)別。 本文首先對(duì)梯度矢量流snake模型進(jìn)行改進(jìn)，用于淋巴結(jié)超聲圖像分割。傳統(tǒng)梯度矢量流snake模型僅根據(jù)圖像中的亮度信息進(jìn)行圖像分割。由于淋巴結(jié)超聲圖像質(zhì)量較差，含有大量的斑點(diǎn)噪聲而且對(duì)比度較低。傳統(tǒng)梯度矢量流snake模型的分割結(jié)果難以令人滿意。本文利用包含圖像紋理和亮度信息的邊緣流形成梯度矢量流，充分利用了超聲圖像中的紋理信息。在由醫(yī)生給定四個(gè)標(biāo)記點(diǎn)的條件下，實(shí)現(xiàn)了對(duì)淋巴結(jié)超聲圖像的半自動(dòng)分割。對(duì)分割結(jié)果的定性和定量評(píng)價(jià)都顯示了將邊緣流引入梯度矢量流snake模型將明顯改善對(duì)淋巴結(jié)超...

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖1.1淋巴結(jié)結(jié)構(gòu)

和功能有600一700個(gè)淋巴結(jié)，分別根據(jù)淋巴管的走管內(nèi)皮細(xì)胞和細(xì)胞間隙與機(jī)體血循環(huán)溝通，形結(jié)呈豆形(如圖1.1124]所示)，由淋巴細(xì)胞集合而側(cè)凹陷為淋巴結(jié)門，有輸出淋巴管和神經(jīng)、血入淋巴管。淋巴結(jié)表面包有被膜，被膜的結(jié)締淋巴結(jié)的支架。被膜下為皮質(zhì)區(qū)。淋巴結(jié)的中巴小結(jié)、彌散淋巴組....

圖2.2初始化Snake模型

1、初始化Snake模型。醫(yī)生掃描淋巴結(jié)的時(shí)候，通常要在超聲圖像上打上四個(gè)標(biāo)一記點(diǎn)，來對(duì)淋巴結(jié)的長(zhǎng)、短徑進(jìn)行標(biāo)記(如圖2.2所示)。本文利用醫(yī)生打上的這四個(gè)標(biāo)記點(diǎn)構(gòu)造一個(gè)橢圓，該橢圓的長(zhǎng)、短軸分別對(duì)應(yīng)兩對(duì)標(biāo)記點(diǎn)所標(biāo)注的長(zhǎng)、短徑，來作為初始

圖2.5GVFsnake模型分割淋巴結(jié)超聲圖像結(jié)果比較

圖2.5GVFsnake模型分割淋巴結(jié)超聲圖像結(jié)果比較(a)原始超聲圖像;(b)傳統(tǒng)GvFsnake模型分割結(jié)果:(c)傳統(tǒng)GvFSnake模型進(jìn)行限制點(diǎn)處理的分割結(jié)果;(d)改進(jìn)的GVFsnake模型無限制點(diǎn)處理的分割結(jié)果:(e)改進(jìn)的GvFsnake進(jìn)行限制點(diǎn)處理的分割結(jié)果:....

圖3.1頸部淋巴結(jié)B型超聲圖像和多普勒功率圖

可以檢測(cè)到彩色血流圖中不能發(fā)現(xiàn)的微小血管，因此本文均采用多普勒功率圖來分析淋巴結(jié)內(nèi)的血管模式。作為例子，圖3.1首先給出一個(gè)正常淋巴結(jié)(左)和一個(gè)惡性淋巴瘤(右)的灰階B型超聲圖像(上)和多普勒功率圖(下)。

本文編號(hào)：3931338