本文關鍵詞：CT定位片中椎骨檢測算法研究

  更多相關文章： CT定位片 椎骨檢測 Adaboost算法 多角度檢測 分類器

【摘要】：隨著計算機的迅速發(fā)展，醫(yī)療診斷逐漸由過去的經(jīng)驗主導式向科學精確的數(shù)字化模式轉變。計算機輔助檢測技術（Computer-Aided Detection, CAD）成為了當今醫(yī)療領域的研究熱點。CAD用計算機自動定位出感興趣區(qū)域，即對病變區(qū)域的檢出，以達到早期發(fā)現(xiàn)、診斷與治療的目的。椎骨的計算機輔助檢測是后期的分割重建等圖像處理工作的基礎，同時也能自動標定掃描參考線，降低放射科技師手動標定的工作量。 在分析介紹CT定位片中椎骨檢測的研究意義的基礎上，對Adaboost學習算法進行了深入的研究。針對目前椎骨檢測存在要求圖片中椎骨數(shù)目確定，且Haar-like特征不能描述任意旋轉角度等問題，提出了多角度椎骨檢測算法。 首先，基于Adaboost算法，構造了強分類器。構造強分類器主要包括建立訓練數(shù)據(jù)集、計算Haar-like特征值和構造強分類器。其中，計算Haar-like特征值時采用了積分圖，大大提高了運算速度。利用Adaboost算法構造強分類器，通過該算法尋找對椎骨與非椎骨區(qū)分性最好的Haar-like特征。使用最小分類誤差，，求出該特征對應的閾值和方向，構成弱分類器。將這些弱分類器按其權重進行加權組合成強分類器。 其次，提出了多角度椎骨檢測算法。該算法可以用于解決CT定位片中不同節(jié)椎骨的傾斜角度不同，且Haar-Like特征不能描述帶有任意旋轉角度的椎骨問題。多角度椎骨檢測算法根據(jù)統(tǒng)計分析獲得的傾斜角度來旋轉圖像，使得待檢測的椎骨處于水平位置。按設定的步長對CT定位片中的椎骨進行檢測。 最后，對旋轉圖像中相近位置檢測到得椎骨進行合并及優(yōu)化。
【關鍵詞】：CT定位片 椎骨檢測 Adaboost算法 多角度檢測 分類器
【學位授予單位】：沈陽航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R816.8;TP391.72
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 引言11-12
• 1.2 課題背景及研究意義12-14
• 1.3 椎骨檢測的國內外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 本文的主要工作及內容安排15-17
• 第2章 相關理論基礎17-27
• 2.1 椎骨成像原理17-20
• 2.2 計算機輔助檢測算法介紹20-26
• 2.2.1 Boosting 算法21-22
• 2.2.2 支持向量機算法22-23
• 2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法23-24
• 2.2.4 貝葉斯算法24-25
• 2.2.5 K 近鄰算法25-26
• 2.3 本章小結26-27
• 第3章 基于 ADABOOST 的強分類器構造27-37
• 3.1 訓練數(shù)據(jù)集的構造27-30
• 3.2 HAAR-LIKE 特征及其計算30-33
• 3.2.1 Haar-like 特征數(shù)量的計算30-31
• 3.2.2 Haar-like 特征值的計算31-33
• 3.3 基于 ADABOOST 算法的強分類器構造33-36
• 3.3.1 弱分類器的選取35-36
• 3.4 本章小結36-37
• 第4章 椎骨檢測算法37-43
• 4.1 圖像旋轉37-38
• 4.2 CT 定位片中椎骨檢測38-39
• 4.3 檢測結果的合并39-40
• 4.3.1 平均值法39
• 4.3.2 比較值法39-40
• 4.3.3 檢測強度法40
• 4.3.4 重疊面積法40
• 4.4 檢測結果的優(yōu)化40-41
• 4.5 正位檢測與多角度檢測的比較41-42
• 4.6 本章小結42-43
• 第5章 實驗結果分析與比較43-47
• 5.1 合并方法對檢測性能的影響43-44
• 5.2 步長對檢測性能的影響44
• 5.3 多角度與正位檢測的性能比較44-45
• 5.4 多角度椎骨檢測結果圖像45-47
• 結論47-50
• 參考文獻50-53
• 致謝53-54
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學術論文54

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本文編號：1084895