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基于肺部CT图像的肺结节自动检测与识别

作　者: 孙明磊
导　师: 常青
学　校: 华东理工大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 肺部CT图像 肺结节 Hessian矩阵 模拟退火算法 Fisher线性判别式
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 82次
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内容摘要


肺癌是最常见的肺原发性恶性肿瘤,近年来,肺癌的发病率和死亡率在迅速上升,已成为发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。肺癌早期多以肺结节的形态表现。CT扫描是肺结节检测的重要手段,可以利用CT扫描在病变早期及时发现恶性结节从而大大提高肺癌病人的生存率。随着CT技术的发展,尤其是多排高分辨率CT的出现,使放射医师的阅片量大大增加,这就造成了漏检率和误检率的上升。计算机辅助诊断系统可以辅助放射医师进行检测和诊断,使检测效率和检出率大大提高。针对肺部CT图像的自动分割与检测的难点以及医疗影像学特点,对肺实质分割、疑似结节提取和肺结节识别等相应环节的自动检测和识别算法进行了研究和实现。根据肺部CT图像的灰度特点,利用均值阈值迭代法对肺实质进行了有效的分割,获得了较为完整的肺实质图像；利用矩量保持法和基于Hessian矩阵的圆点增强滤波器对疑似结节区域进行提取,增强圆形、类圆形的结节区域,抑制和削弱血管等线形区域；为进一步降低假阳率,利用改进模拟退火算法对结节特征进行选取,通过Fisher线性判别式对疑似结节区域进行分类,去除血管交叉点和血管端点等假阳性区域来降低假阳率。实验结果表明,本文所提算法在敏感性和特异性方面具有良好的性能。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-14
  1.1 课题研究的背景及意义  9-10
  1.2 课题研究现状及发展方向  10-12
    1.2.1 计算机辅助诊断系统的发展  10-11
    1.2.2 肺结节检测算法的研究现状及发展方向  11-12
  1.3 本文的主要工作和组织结构  12-14
第2章 肺部CT图像处理相关基础知识  14-26
  2.1 CT技术基础知识  14-16
    2.1.1 CT技术的发展历史  14
    2.1.2 CT成像的基本原理  14-15
    2.1.3 CT成像的图像表现及特点  15-16
  2.2 肺部CT图像的影像学表现  16-18
  2.3 肺结节检测与识别的基本过程  18-24
    2.3.1 肺实质分割算法综述  19-21
    2.3.2 疑似肺结节区域提取算法综述  21-22
    2.3.3 肺结节识别算法综述  22-24
  2.4 肺结节检测与识别算法的性能评价指标  24-25
  2.5 本章小结  25-26
第3章 基于阈值分割法和连通域分析法的肺实质分割  26-35
  3.1 概述  26
  3.2 肺实质的分割算法实现  26-32
    3.2.1 图像的预处理  26-28
    3.2.2 均值阈值迭代法的肺实质分割  28-29
    3.2.3 去除肺内血管、结节等干扰部分  29-31
    3.2.4 去除胸腔外背景等干扰部分  31
    3.2.5 去除气管和主支气管等干扰部分  31-32
    3.2.6 获得完整的肺实质  32
  3.3 实验结果分析  32-34
  3.4 本章小结  34-35
第4章 基于Hessian矩阵和模糊生长的疑似结节区域提取  35-51
  4.1 概述  35
  4.2 疑似结节区域种子点选取  35-43
    4.2.1 基于矩量保持法的预处理  35-37
    4.2.2 基于形状特征的高斯建模  37-38
    4.2.3 基于Hessian矩阵的圆点增强滤波器  38-40
    4.2.4 多尺度滤波分析  40-41
    4.2.5 疑似结节区域种子点选取算法流程  41-43
  4.3 疑似肺结节区域的分割  43-46
    4.3.1 传统区域生长法  44
    4.3.2 自适应区域生长算法  44-45
    4.3.3 模糊区域生长算法  45-46
  4.4 特殊类型结节的自适应分割  46-48
    4.4.1 粘连肺壁型结节的自适应分割  46-47
    4.4.2 粘连血管型结节的自适应分割  47-48
  4.5 实验结果分析  48-50
  4.6 本章小结  50-51
第5章 基于改进模拟退火算法和Fisher准则的肺结节自动检测  51-64
  5.1 概述  51
  5.2 肺结节的特征提取  51-54
  5.3 基于改进模拟退火算法的特征选择  54-57
    5.3.1 模拟退火算法  54-55
    5.3.2 改进的模拟退火算法  55-57
  5.4 基于Fisher线性判别式的分类  57-60
    5.4.1 线性判别函数  57-58
    5.4.2 Fisher线性判别函数  58-60
  5.5 实验结果分析  60-63
  5.6 本章小结  63-64
第6章 总结与展望  64-66
  6.1 本文工作总结  64
  6.2 今后工作展望  64-66
参考文献  66-70
致谢  70-71
攻读硕士学位期间发表的学术论文  71

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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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