本文關鍵詞：肝臟腫瘤CT圖像分割及三維重建方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：肝臟是腫瘤頻發(fā)部位之一,以惡性腫瘤多見,是一種嚴重威脅人類健康的全球性疾病。目前對于肝臟腫瘤的治療方案主要以切除為主,而肝臟腫瘤的分割結果作為臨床治療的重要依據,不僅關系到診斷及治療方式的選擇,而且對患者的治療效果產生直接影響。因此如何提高肝臟腫瘤的分割準確性一直是國內外學者研究的重點。本課題研究的主要內容是肝臟CT圖像中腫瘤區(qū)域的分割方法。首先對圖像進行預處理,消除噪聲及非規(guī)則細節(jié);其次在形態(tài)學分水嶺的基礎上,采用一種消除局部極值的多尺度形態(tài)學方法分割病灶區(qū);最后在二維肝臟準確分割的基礎上,利用移動立方體算法重建肝臟腫瘤,最終得到肝臟腫瘤的三維重建模型。論文的主要內容包括以下幾個方面:(1)在對圖像處理之前,需要進行預處理,主要包括去噪和對比度增強。針對醫(yī)學圖像存在低對比度、低信噪比的特性,采用面積約束和多尺度形態(tài)學相結合的預處理方法。由于圖像中存在不同的噪聲,經梯度變換后,其區(qū)域面積較小且梯度高低不同,而目標對應的區(qū)域面積較為平坦。因此,為了去除高梯度噪聲,采用高貌變換標記峰值,并對標記后的峰值進行面積約束;而對于低梯度噪聲,通過模擬粘性水淹沒地貌模型,建立梯度與結構元素的函數關系,并采用形態(tài)學閉運算實現對噪聲的強修正。(2)針對肝臟圖像中存在腫瘤區(qū)域與周邊組織邊界模糊、灰度相似的特性,提出了一種消除極值的多尺度形態(tài)學分水嶺的肝臟腫瘤分割方法。首先利用面積算子(面積開和面積閉運算)對圖像進行預處理,在平滑圖像的同時保留了目標區(qū)域的邊緣信息;預處理后的圖像,雖然消除了小于面積閾值的峰值,但圖像中仍然存在著非規(guī)則細節(jié)和噪聲,為了消除非規(guī)則細節(jié)或噪聲對應的偽局部極小值以及弱邊緣對應的局部極值,利用圖像中不同極值的鄰域統(tǒng)計信息和形態(tài)屬性(深度和尺度)區(qū)分極值,通過設定不同大小的結構元素,對不同極值采用多尺度結構元素進行閉運算;最后利用分水嶺變換分割肝臟腫瘤。(3)利用區(qū)域增長算法將序列肝臟腫瘤圖像提取出來,并借助移動立方體算法,重建肝臟腫瘤的三維模型,通過調用OpenGL對肝臟模型進行繪制與實現。
【關鍵詞】：肝臟腫瘤 多尺度形態(tài)學 分水嶺變換 三維重建
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R735.7;R730.44
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 論文研究背景和目的9-10
• 1.2 國內外醫(yī)學圖像分割現狀10-13
• 1.2.1 醫(yī)學圖像分割方法研究10-12
• 1.2.2 醫(yī)學圖像三維重建方法研究12-13
• 1.3 論文的主要內容和結構安排13-15
• 2 數學形態(tài)學基礎15-21
• 2.1 形態(tài)學基本思想15-16
• 2.2 二值形態(tài)學的基本運算16-18
• 2.3 灰度形態(tài)學的基本運算18-19
• 2.4 形態(tài)學梯度19-20
• 2.5 本章小結20-21
• 3 圖像預處理21-34
• 3.1 圖像預處理的目的和意義21
• 3.2 醫(yī)學圖像噪聲21-22
• 3.3 常用去噪濾波器22-28
• 3.3.1 均值濾波23-24
• 3.3.2 中值濾波24-25
• 3.3.3 小波濾波器25-27
• 3.3.4 形態(tài)學濾波器27-28
• 3.4 一種基于面積約束和形態(tài)學梯度修正的預處理方法28-33
• 3.4.1 方法流程28
• 3.4.2 粘性形態(tài)學閉運算28-29
• 3.4.3 梯度修正29-31
• 3.4.4 實驗仿真及分析31-33
• 3.5 本章小結33-34
• 4 消除局部極值的多尺度形態(tài)學肝臟腫瘤CT圖像分割方法34-48
• 4.1 肝臟腫瘤CT圖像34-36
• 4.1.1 肝臟CT內部結構34-36
• 4.1.2 肝臟腫瘤特征36
• 4.2 分水嶺變換36-38
• 4.2.1 基本思想36-37
• 4.2.2 分水嶺變換37-38
• 4.3 消除局部極值的多尺度形態(tài)學肝臟腫瘤CT圖像分割方法38-42
• 4.3.1 方法流程38
• 4.3.2 預處理38-39
• 4.3.3 多尺度形態(tài)學修正39-42
• 4.3.4 分水嶺變換42
• 4.4 實驗結果與分析42-47
• 4.5 本章小結47-48
• 5 肝臟腫瘤CT圖像的三維重建48-60
• 5.1 OpenGL技術簡介48-50
• 5.2 移動立方體算法50-54
• 5.2.1 等值面與立方體的定義50-51
• 5.2.2 確定包含等值面的立方體51-52
• 5.2.3 移動立方體算法的原理及等值面的提取52-53
• 5.2.4 等值面的法向量確定53-54
• 5.3 肝臟腫瘤三維重建54-59
• 5.3.1 區(qū)域增長54-55
• 5.3.2 腫瘤區(qū)域的提取55-57
• 5.3.3 肝臟腫瘤重建結果57-59
• 5.4 本章小結59-60
• 結論60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻62-65
• 攻讀學位期間的研究成果65

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