發(fā)布時間：2017-06-09 01:10

  本文關(guān)鍵詞：基于胸部CT序列圖像的肺區(qū)自動分割算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來，環(huán)境污染問題日益突出，許多國家和地區(qū)霧霾天氣頻發(fā)，導(dǎo)致很多人的呼吸系統(tǒng)出現(xiàn)問題。肺癌是呼吸系統(tǒng)疾病中最為嚴(yán)重的疾病，肺癌的發(fā)病率占各種惡性腫瘤的首位，全球每年大約有130萬人因肺癌而死亡。如果肺癌患者能在早期被發(fā)現(xiàn)、診斷和治療，其生存率將會大大地提高。因此，肺部疾病的早期診斷和治療就顯得非常重要。 多層CT的低劑量掃描易于發(fā)現(xiàn)肺部病變和顯示病變特征，但是隨著CT技術(shù)的發(fā)展，單個病人一次檢測的切片數(shù)隨著切片厚度的變薄而增加，如果診斷醫(yī)生通過逐張切片的查閱，來確診病例，大量的CT圖像數(shù)據(jù)會帶來巨大的工作量。隨著三維可視化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，，越來越多的醫(yī)生習(xí)慣于通過影像的三維重建來分析病例。然而CT檢查時，是對患者的整個胸腔進行掃描，胸腔內(nèi)還包含其它內(nèi)臟和組織，導(dǎo)致三維可視化重建后，其它高密度組織將肺部區(qū)域遮擋住，診斷醫(yī)生無法通過胸部CT序列的三維重建來查看肺部區(qū)域。因此，需要將肺部區(qū)域以外的其它組織和干擾區(qū)域去除，方便診斷醫(yī)生查看。 肺部疾病種類繁多，影像表現(xiàn)也極其復(fù)雜，為了將肺區(qū)與胸腔內(nèi)的其他組織分離，并精確的保留病灶區(qū)域，提高診斷醫(yī)生的工作效率，本文對從胸部CT序列圖像中自動分割出完整的肺部區(qū)域算法進行了研究。首先研究了肺部區(qū)域的初提取方法。在初提取肺部區(qū)域過程中，提出了通過形態(tài)學(xué)或者歐氏距離變換以及區(qū)域填充的方法，去除軀干外與軀干壁粘連的干擾區(qū)域。該方法在去除干擾區(qū)域的同時，保留了肺部的初始輪廓。然后分析了幾種應(yīng)用較廣泛的肺部區(qū)域修補方法，包括形態(tài)學(xué)的閉操作、滾球法與滾圓法、基于局部二維凸包的方法，并提出利用歐氏距離變換進行肺部區(qū)域的修補�；跉W氏距離變換的肺區(qū)修補相對于其它幾種修補算法而言，修補后的肺部邊界更平滑，而且能解決初提取出的肺部區(qū)域不只兩個時的修補問題。為了能很好的將氣管區(qū)域剔除，最后本文提出了一套基于肺部的三維形態(tài)特征的肺部區(qū)域自動分割算法。該算法將肺部初提取和修補算法進行整合，并通過氣管的連通區(qū)域個數(shù)、氣管連通區(qū)域的像素個數(shù)和圓形度將肺部CT序列分為肺尖段、中段、底端和不包含肺部區(qū)域四部分處理。通過與其它常用算法的比較，以及實驗數(shù)據(jù)的分析，證明了本文提出的基于胸部CT序列的肺區(qū)自動分割算法具有一定的臨床指導(dǎo)價值。
【關(guān)鍵詞】：胸部CT 肺區(qū) 自動分割 病灶區(qū)域 歐氏距離變換
【學(xué)位授予單位】：中南民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R816.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 引言10-12
• 1.2 肺部 CT 圖像分割技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要內(nèi)容13-14
• 第2章 肺部 CT 圖像的分析14-19
• 2.1 肺部的解剖結(jié)構(gòu)分析14-15
• 2.2 肺部 CT 圖像的分析15-18
• 2.2.1 正常肺部 CT 圖像的特征15-16
• 2.2.2 肺部 CT 圖像的病理特征16-18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 第3章 肺部區(qū)域的初提取19-31
• 3.1 閾值處理19-22
• 3.1.1 直方圖閾值法20
• 3.1.2 大津法（最大類間方差法，簡稱 Otsu）20-21
• 3.1.3 迭代法21-22
• 3.2 連通區(qū)域的標(biāo)記22-23
• 3.3 胸部區(qū)域的提取23-29
• 3.3.1 形態(tài)學(xué)23-25
• 3.3.2 歐氏距離變換25-29
• 3.4 肺部區(qū)域的初提取29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第4章 肺部區(qū)域的邊界修補方法研究31-38
• 4.1 基于形態(tài)學(xué)的肺部邊界修補31
• 4.2 基于滾球法和滾圓法的肺部邊界修補31-32
• 4.3 基于局部二維凸包的肺部邊界修補32-34
• 4.4 基于歐氏距離變換的肺部邊界修補34-36
• 4.5 本章小結(jié)36-38
• 第5章 基于肺部三維特征的肺區(qū)自動分割38-46
• 5.1 肺尖部分的 CT 圖像處理38-39
• 5.2 中段肺部 CT 圖像的處理39-40
• 5.3 底端肺部 CT 圖像的處理40-41
• 5.4 實驗結(jié)果與分析41-45
• 5.5 本章小結(jié)45-46
• 第6章 結(jié)論46-48
• 參考文獻48-51
• 致謝51-52
• 附錄 A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄52

【參考文獻】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 徐思瑜;基于CT圖像肺部病灶區(qū)域的特征提取[D];吉林大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：基于胸部CT序列圖像的肺區(qū)自動分割算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：434138