本文關(guān)鍵詞：基于隨機游走算法的CT圖像肺區(qū)域和肺腫瘤的分割研究

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【摘要】：肺區(qū)域或肺腫瘤的分割仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。為解決肺部CT圖像中復(fù)雜情況下肺區(qū)域和肺腫瘤分割困難的問題,本研究利用改進(jìn)的隨機游走算法,提出了準(zhǔn)確有效的肺區(qū)域和肺腫瘤的分割方法。隨機游走算法即把圖像看成由固定的頂點和邊組成的連通帶權(quán)無向圖,隨機游走者從未標(biāo)記頂點開始隨機漫步,首次到達(dá)各類標(biāo)記點的概率代表了未標(biāo)記點歸屬于標(biāo)記類的可能性,把最大概率所在類的標(biāo)簽賦給未標(biāo)記頂點,完成分割。其中,各標(biāo)記點的位置和數(shù)目可以影響最終的分割結(jié)果。本研究通過對肺區(qū)域和肺腫瘤的CT圖像影像學(xué)特征進(jìn)行分析,根據(jù)隨機游走算法的特性,對隨機游走算法進(jìn)行改進(jìn),重新定義了算法中邊的權(quán)值,并提出了創(chuàng)新的種子點標(biāo)記辦法。針對CT圖像肺區(qū)域存在胸膜粘連型腫瘤以及肺門處高密度血管、兩肺接近、肺區(qū)斷開、邊界模糊等復(fù)雜情況,本研究提出了“兩次選取種子點—兩次隨機游走分割”的方法進(jìn)行肺區(qū)域的分割,其中使用改進(jìn)的隨機游走算法為主要分割方法,利用閾值法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作自動地選取種子點,分割結(jié)果達(dá)到了肺區(qū)域分割的完整性的目的。然后將改進(jìn)的隨機游走算法擴展到三維領(lǐng)域,利用分割好的二維肺區(qū)域的圖像序列,進(jìn)行三維肺腫瘤的分割,利用少量的交互和區(qū)域生長法半自動地選取種子點,充分考慮圖像數(shù)據(jù)在空間位置和灰度上的相關(guān)性,分割結(jié)果達(dá)到了肺腫瘤分割的精確性的目的。本研究最后進(jìn)行了大量的相關(guān)實驗,并對實驗結(jié)果進(jìn)行定性與定量分析討論。通過與金標(biāo)準(zhǔn)的對比,驗證了本研究方法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,其分割結(jié)果能夠滿足臨床診斷治療和病理學(xué)分析研究的要求。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R734.2;TP391.41

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本文編號：1222333