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头颈癌PET图像纹理分析与生物靶区智能勾画方法研究

作　者: 余志浩
导　师: 刘国才
学　校: 湖南大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 肿瘤纹理分析 自适应区域生长 医学图像分割 生物靶区勾画 头颈癌
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


正电子反射断层扫描(PET)功能分子生物影像系统己广泛应用于恶性肿瘤放射治疗生物靶区(BTV)勾画和生物适形调强放疗(BIMRT)临床研究。生物靶区的高精度勾画是制定生物适形调强放疗计划的前提,它可以通过PET图像分割自动完成。然而,大量临床研究发现,实现高精度勾画非常困难,需要研究生物靶区智能分割方法。事实上,目前最常用的基于PET FDG显像剂标准摄取值(SUV)的阈值分割技术并不能有效地分割生物靶区,因为高SUV值可能存在于脑组织、扁桃体、唾液腺和肌肉等正常组织,同样还可见于手术后的组织炎性反应和放疗反应。更重要的,PET成像的解析度和部分容积效应,以及恶性肿瘤生物特性都会影响SUV值。另一方面,由于肿瘤PET图像噪声较大,而阈值分割技术只考虑了PET图像的灰度信息而没有考虑其空间信启、,这样导致阈值分割勾画的靶区内部常出现“空洞”或不连通。为了更精确地分割肿瘤生物靶区,本文通过联合肿瘤正电子发射断层(PET)图像的标准摄取值(SUV)及其分子生物“方差”纹理特征,提出了一种改进的两阶段自适应三维体生长肿瘤生物靶区勾画方法。首先,根据肿瘤正电子发射断层PET图像灰度共生矩阵,提取肿瘤分子生物“方差”纹理特征。然后,联合肿瘤PET SUV及其生物“方差”纹理特征,改进我们先前提出的两阶段自适应三维体生长方法,并进行头颈癌生物靶区的自适应勾画。临床鼻咽癌PET生物靶区勾画实验结果表明,联合肿瘤分子生物纹理特征进行鼻咽癌生物靶区自适应区域生长勾画,能够快速、高精度地自动勾画肿瘤生物靶区。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-7
英文缩略语表  7-10
第1章 绪论  10-17
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 研究现状  11-15
    1.2.1 肿瘤生物靶区分割  11-14
    1.2.2 肿瘤分子生物纹理特征提取与分析  14-15
  1.3 研究内容及安排  15-17
第2章 正电子发射断层成像及其肿瘤放射治疗应用  17-25
  2.1 PET概述  18-21
    2.1.1 PET成像原理  18
    2.1.2 PET肿瘤显像剂  18-20
    2.1.3 PET影像数据采集和存储  20
    2.1.4 PET与CT、MRI比较  20-21
  2.2 PET分子生物功能定量分析方法  21-24
    2.2.1 PET SUV半定量分析方法  22-23
    2.2.2 PET SUV值的主要影响因素  23-24
  2.3 本章小结  24-25
第3章 头颈癌分子生物纹理分析  25-43
  3.1 纹理特征概述  25-28
    3.1.1 定义  25-26
    3.1.2 图像特征比较  26-27
    3.1.3 纹理特征提取方法  27-28
  3.2 灰度共生矩阵  28-32
    3.2.1 灰度共生矩阵定义  28-29
    3.2.2 图像纹理特征量  29-32
  3.3 头颈癌PET分子生物纹理特征提取与分析  32-42
    3.3.1 实验PET影像数据  32
    3.3.2 PET纹理特征提取算法  32-35
    3.3.3 PET纹理特征分析  35-42
  3.4 本章小结  42-43
第4章 头颈癌生物靶区自适应分割  43-59
  4.1 区域生长概述  43-45
    4.1.1. 生长类型  43-44
    4.1.2 生长准则  44-45
  4.2 头颈癌靶区自适应分割方法  45-50
    4.2.1 自适应区域生长方法  45-47
    4.2.2 两阶段三维区域生长靶区分割算法  47-50
  4.3 靶区分割实验结果与分析  50-58
    4.3.1 联合PET SUV和方差纹理特征靶区分割  50-55
    4.3.2 对比实验结果分析  55-56
    4.3.3 更多病例实验结果  56-58
  4.4 本章小结  58-59
总结与展望  59-61
  1 本文总结  59-60
  2 本文展望  60-61
参考文献  61-67
附录A 硕士阶段本人发表的论文  67-68
附录B 硕士阶段参与的项目  68-69
致谢  69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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