【摘要】：肺癌的發(fā)病率和死亡率在所有癌癥之中都長期位于前列,逐漸發(fā)展成危害人類身體健康的重要癌癥之一。在醫(yī)學(xué)CT圖像中,早期肺癌大都以肺結(jié)節(jié)的表現(xiàn)形式存在,如果能夠早期發(fā)現(xiàn)這些病變的肺結(jié)節(jié)并及時進行相應(yīng)的治療,那么患者的死亡率便會大大降低。但是在現(xiàn)實診斷過程中,醫(yī)生每天要閱讀大量的CT圖片,高的閱讀量與診斷準(zhǔn)確率就相互矛盾。隨著人工智能、醫(yī)學(xué)影像診斷技術(shù)和圖像識別等技術(shù)不斷地完善和發(fā)展,計算機輔助檢測系統(tǒng)可以很好的幫助醫(yī)生診斷病灶。所以針對肺區(qū)小結(jié)節(jié)的計算機檢測系統(tǒng)的算法探究具體很重要意義和價值。全文以美國權(quán)威肺癌圖像研究數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)集,分析了現(xiàn)有算法中存在的不足之處,提出了相應(yīng)的改進算法和解決方案,最終實現(xiàn)了肺部實質(zhì)圖像的分割和肺部小結(jié)節(jié)的檢測。本文首先針對原始圖像使用了中值濾波作為預(yù)處理方法,去除了圖像中干擾噪聲,其次針對Otsu算法對于肺部圖像分割不足的情況,運用了基于改進免疫遺傳的Otsu算法對肺部圖像實現(xiàn)了初次分割,并結(jié)合了區(qū)域生長算法和一些形態(tài)學(xué)算法產(chǎn)生了肺實質(zhì)掩膜,同時將得到的肺實質(zhì)掩膜與原圖像相乘,形成了肺實質(zhì)圖像,最后采用了滾球算法實現(xiàn)了對肺實質(zhì)圖像邊緣的修補,形成最終肺實質(zhì)圖像。在最終形成的肺實質(zhì)圖像基礎(chǔ)上,對圖像邊緣檢測算法、Susan算法和FCM算法檢測效果進行探索研究,最終利用了改進Fast算法對肺實質(zhì)圖像上的肺小結(jié)節(jié)ROI區(qū)域?qū)崿F(xiàn)檢測,并將檢出肺小結(jié)節(jié)彩色標(biāo)記顯示,從而形成對肺小結(jié)節(jié)ROI區(qū)域檢測流程算法的研究。最后對整個檢測算法的穩(wěn)定性、檢測效率、準(zhǔn)確性進行客觀的分析評價,且經(jīng)過大量實驗表明本文的算法研究是可行的,能夠利用改進算法對肺實質(zhì)實現(xiàn)分割,并且能夠檢出肺小結(jié)節(jié)ROI區(qū)域。
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R734.2;TP391.41

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本文編號：2577021