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頸部淋巴結(jié)超聲圖像分析與應用

發(fā)布時間:2024-03-17 16:51
  淋巴結(jié)是人體內(nèi)產(chǎn)生免疫應答的重要器官,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)對相關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。對頸部淋巴結(jié)檢查的各種方法中,超聲成像技術由于具有無損性、實時性、廉價性、操作方便等優(yōu)點,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。通過計算機對淋巴結(jié)超聲圖像進行量化分析,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)完成了對頸部淋巴結(jié)超聲圖像的分割、量化特征提取和分類識別。 本文首先對梯度矢量流snake模型進行改進,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,含有大量的斑點噪聲而且對比度較低。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)生給定四個標記點的條件下,實現(xiàn)了對淋巴結(jié)超聲圖像的半自動分割。對分割結(jié)果的定性和定量評價都顯示了將邊緣流引入梯度矢量流snake模型將明顯改善對淋巴結(jié)超...

【文章頁數(shù)】:90 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

圖1.1淋巴結(jié)結(jié)構

圖1.1淋巴結(jié)結(jié)構

和功能有600一700個淋巴結(jié),分別根據(jù)淋巴管的走管內(nèi)皮細胞和細胞間隙與機體血循環(huán)溝通,形結(jié)呈豆形(如圖1.1124]所示),由淋巴細胞集合而側(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

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)的時候,通常要在超聲圖像上打上四個標一記點,來對淋巴結(jié)的長、短徑進行標記(如圖2.2所示)。本文利用醫(yī)生打上的這四個標記點構造一個橢圓,該橢圓的長、短軸分別對應兩對標記點所標注的長、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

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模型進行限制點處理的分割結(jié)果;(d)改進的GVFsnake模型無限制點處理的分割結(jié)果:(e)改進的GvFsnake進行限制點處理的分割結(jié)果:....


圖3.1頸部淋巴結(jié)B型超聲圖像和多普勒功率圖

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首先給出一個正常淋巴結(jié)(左)和一個惡性淋巴瘤(右)的灰階B型超聲圖像(上)和多普勒功率圖(下)。



本文編號:3931338

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