本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)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(xiàng)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(wèn)題,本研究利用改進(jìn)的隨機(jī)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(jī)游走算法即把圖像看成由固定的頂點(diǎn)和邊組成的連通帶權(quán)無(wú)向圖,隨機(jī)游走者從未標(biāo)記頂點(diǎn)開(kāi)始隨機(jī)漫步,首次到達(dá)各類標(biāo)記點(diǎn)的概率代表了未標(biāo)記點(diǎn)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(diǎn),完成分割。其中,各標(biāo)記點(diǎn)的位置和數(shù)目可以影響最終的分割結(jié)果。本研究通過(guò)對(duì)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(jī)游走算法的特性,對(duì)隨機(jī)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(diǎn)標(biāo)記辦法。針對(duì)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(kāi)、邊界模糊等復(fù)雜情況,本研究提出了“兩次選取種子點(diǎn)—兩次隨機(jī)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(jī)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(dòng)地選取種子點(diǎn),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(jī)游走算法擴(kuò)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(zhǎng)法半自動(dòng)地選取種子點(diǎn),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(shí)驗(yàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行定性與定量分析討論。通過(guò)與金標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)比,驗(yàn)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R734.2;TP391.41

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