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基于活动轮廓模型的肺结节分割方法研究

作　者: 陈侃
导　师: 田联房
学　校: 华南理工大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 肺结节分割活动轮廓模糊速度小波能量形状特征
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

在当今世界许多国家中，肺癌是导致人类死亡的主要原因之一。临床证明，早期发现与诊断肺癌可以显著地提高患者的生存机率。在早期阶段，肺癌以肺结节的形式表现出来。肺结节的形状和大小变化是良恶性诊断的主要依据。精确地分割肺结节是获取这些信息的先决条件，因此肺结节精确分割是发现与诊断肺癌的关键技术。随着医学影像设备的发展，计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis, CAD)系统得到了迅速的发展。在现有肺结节检测CAD系统中，主要的研究对象是孤立性的肺结节，而缺乏对磨玻璃(Ground Glass Opacity, GGO)肺结节和血管粘连(Juxta-vascular, JV)肺结节的研究。研究表明，与孤立性肺结节相比，GGO肺结节很有可能表现为恶性结节。除此之外，大量的肺结节表现为JV肺结节。因此，本论文将GGO肺结节和JV肺结节作为研究对象。近年来，活动轮廓模型(Active Contour Model, ACM)已经广泛运用在肺图像分割领域,主要是存在以下两个原因：(1)活动轮廓模型很容易现实数字化计算；(2)活动轮廓模型可以获取平滑和封闭的分割结果。为了精确分割GGO肺结节和JV肺结节，本文提出了几种改进的活动轮廓模型，并对这些模型进行了深入的研究。本论文的主要研究内容和创新点描述如下：首先，提出了基于模糊速度的活动轮廓模型的肺结节分割方法。目前基于边界的活动轮廓模型的肺结节分割方法和基于区域的活动轮廓模型的肺结节分割方法，存在边界泄漏问题。对此，本文提出基于模糊速度函数的活动轮廓模型(Fuzzy Speed-basedActiveContour Model, FSACM)的肺结节分割方法。该活动轮廓模型能够精确分割GGO肺结节(具有模糊边界)和JV肺结节(肺结节与血管之间具有相似的亮度值)。首先，结合亮度特征和局部形状特征构造二维向量，并且根据该二维向量计算三个模糊速度函数。其次，将模糊速度函数引入到活动轮廓模型中，使得在肺结节的边界处，这些模糊速度函数等于零，轮廓曲线停止演变，从而完成肺结节的精确分割。其次，提出基于后验概率和小波能量的活动轮廓模型的磨玻璃型肺结节的分割方法。由于GGO肺结节具有模糊的边界、低对比度和亮度非均匀等特征，所以使用局部区域的活动轮廓模型很难分割该类型结节。为了精确分割GGO肺结节，提出了基于后验概率和小波能量的活动轮廓模型(Active Contour Model Based on Posterior Probabilityand Wavelet Energy, ACMPPWE)。首先，将小波能量引入到活动轮廓模型的中。因为小波能量增强肺结节与背景之间的对比度，并且在曲线演变的过程中考虑到局部区域信息，所以该活动轮廓模型能够精确分割低对比度和亮度非均匀的磨玻璃型肺结节。其次，基于后验概率的速度函数引入到活动轮廓模型的规则项中。在磨玻璃型的边界处，曲线进化的速度函数等于零，所以该活动轮廓模型能够分割具有模糊边界的磨玻璃型肺结节。最后，根据后验概率，可以获取轮廓曲线演变的初始轮廓。由于获取的初始轮廓位于真实分割目标边界的附近，所以轮廓曲线演变可以获得全局最小能量。再次，提出基于局部与全局隶属的活动轮廓模型的磨玻璃型肺结节的分割方法。为了精确分割GGO肺结节，提出了另外一种活动轮廓模型，即基于局部与全局隶属的活动轮廓模型(Active Contour Model Based on Local and Global Membership, ACMLG)。首先，采用全局隶属度计算边界停止函数。由于在磨玻璃型肺结节边界处，边界停止函数等于零，所以该活动轮廓模型能够精确分割具有模糊边界的磨玻璃型肺结节。其次，采用局部隶属度计算轮廓模型的数据项。由于局部隶属度可以增强肺结节与背景之间的对比度，并且考虑到局部区域信息，所以该活动轮廓模型可以精确分割低对比度和亮度非均匀的磨玻璃型肺结节。最后，根据全局隶属，可以获取轮廓曲线演变的初始轮廓。由于获取的初始轮廓位于真实分割目标边界的附近，所以轮廓曲线演变可以获得全局最小能量。最后，提出基于模糊速度和贝叶斯距离的活动轮廓模型的血管粘连型肺结节的分割方法。由于JV肺结节通常具有亮度非均匀性，并且肺结节与血管之间具有相似的亮度值，所以局部区域活动轮廓模型和基于形状的活动轮廓模型不能精确分割该类肺结节。针对JV肺结节的分割，提出基于模糊速度和贝叶斯距离的活动轮廓模型(Active ContourModel Based on Fuzzy Speed and Bhattachary Distance, ACMFSBD)。首先，基于模糊速度的边界停止函数引入到轮廓模型的规则项中。由于在JV肺结节与血管粘连处，边界停止函数等于零,所以该活动轮廓模型能够精确分割JV肺结节；其次，根据亮度和形状信息联合的贝叶斯距离计算活动轮廓模型的数据项。由于该贝叶斯距离可以增强JV肺结节与血管之间的对比度，并且考虑到局部区域信息，所以该活动轮廓模型可以精确分割亮度非均匀的JV肺结节。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-10
目录  10-18
第一章绪论  18-29
  1.1 课题背景和研究意义  18-20
  1.2 课题研究现状和现有问题  20-25
    1.2.1 课题研究现状  20-25
    1.2.2 课题研究的现有问题  25
  1.3 研究的目标和研究内容  25-27
  1.4 论文结构和章节安排  27-29
第二章肺结节分割与检测系统设计  29-52
  2.1 引言  29
  2.2 肺结节计算机辅助诊断系统  29-30
    2.2.1 肺结节 CAD 系统的框架结构  29-30
    2.2.2 系统功能介绍  30
  2.3 肺图像预处理  30-36
    2.3.1 滤波处理  31-32
    2.3.2 肺实质分割  32-36
  2.4 肺结节分割方法综述  36-48
    2.4.1 基于边界的分割方法  36
    2.4.2 基于区域的分割方法  36-38
    2.4.3 基于模板匹配的分割方法  38
    2.4.4 基于滤波器的分割方法  38-39
    2.4.5 基于活动轮廓模型的分割方法  39-48
  2.5 肺结节检测方法综述  48-51
    2.5.1 特征提取  48-50
    2.5.2 假阳性消除  50-51
  2.6 本章小结  51-52
第三章基于模糊速度的活动轮廓模型的肺结节分割方法研究  52-68
  3.1 引言  52-53
  3.2 模糊速度函数的构造  53-58
    3.2.1 构造亮度-形状指数结合的二维向量  53-54
    3.2.2 模糊隶属计算  54-57
    3.2.3 模糊速度函数  57-58
  3.3 基于模糊速度的活动轮廓模型  58-59
    3.3.1 能量函数构造  58
    3.3.2 能量函数最小化  58-59
  3.4 实验结果  59-67
    3.4.1 参数估计  60-61
    3.4.2 图像分割结果  61-66
    3.4.3 模型比较与讨论  66-67
  3.5 本章小结  67-68
第四章基于后验概率和小波能量的活动轮廓模型的磨玻璃肺结节分割方法研究  68-80
  4.1 引言  68-69
  4.2 边界停止函数和初始轮廓的构造  69-71
    4.2.1 后验概率  69-70
    4.2.2 边界停止函数  70-71
    4.2.3 初始轮廓  71
  4.3 小波能量的构造  71-72
  4.4 基于后验概率和小波能量的活动轮廓模型  72-73
    4.4.1 能量函数构造  72-73
    4.4.2 能量函数最小化  73
  4.5 实验结果  73-79
    4.5.1 图像分割结果  74-78
    4.5.2 方法比较与讨论  78-79
  4.6 本章小结  79-80
第五章基于局部与全局隶属度的活动轮廓模型的磨玻璃肺结节分割方法研究  80-92
  5.1 引言  80
  5.2 边界停止函数和初始轮廓的构造  80-81
    5.2.1 边界停止函数  80-81
    5.2.2 初始轮廓  81
  5.3 局部隶属度的构造  81-83
  5.4 基于局部与全局隶属度的活动轮廓模型  83-84
    5.4.1 能量函数构造  83
    5.4.2 能量函数最小化  83-84
  5.5 实验结果  84-91
    5.5.1 图像分割结果  85-90
    5.5.2 方法比较与问题讨论  90-91
  5.6 本章小结  91-92
第六章基于模糊速度和贝叶斯距离的活动轮廓模型的血管粘连肺结节分割方法研究  92-106
  6.1 引言  92
  6.2 模糊速度和联合概率密度的构造  92-95
    6.2.1 构造亮度-形状指数结合的二维向量  93
    6.2.2 亮度和形状指数联合概率密度  93-94
    6.2.3 模糊速度  94-95
  6.3 基于模糊速度和贝叶斯距离的活动轮廓模型  95-98
    6.3.1 能量函数构造  95-97
    6.3.2 能量函数最小化  97-98
  6.4 实验结果  98-105
    6.4.1 参数估计  98-99
    6.4.2 图像分割结果  99-103
    6.4.3 模型比较与讨论  103-105
  6.5 本章小结  105-106
结论与展望  106-109
  论文的主要研究成果  106-107
  展望未来的研究工作  107-109
参考文献  109-123
攻读博士学位期间取得的研究成果  123-126
致谢  126-127
答辩委员会对论文的评定意见  127

基于活动轮廓模型的肺结节分割方法研究

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