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X光胸片特征分析研究

作　者: 张微
导　师: 陈树越
学　校: 中北大学
专　业: 生物医学工程
关键词: X光胸片医学图像分割肺部分割结节检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 26次
引　用: 1次
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内容摘要

随着计算机和图像技术的飞速发展,计算机辅助诊断(Computer-aideddiagnosis,CAD)成了研究热点.它通过提供‘诊断意见’有效的协助放射医生提高诊断精确度。将CAD用于X线胸片最大的应用就是检测肺癌。放射医师用胸片图像来分析各种肺部疾病,医生关注的是肺部区域—作为感兴趣的区域,所以,胸片图像特征分析的第一步是标记出肺部区域轮廓,以便计算机能进行下一步的病变识别处理,并且为医生提供可靠的诊断数据打下基础。本文首先阐述了数字胸片医学影像预处理和分析技术,包括直方图均衡,高频混合法以及多尺度Retinex算法。在此基础上对常用的医学图像分割进行了比较和总结,并根据实际情况应用于肺部分割。通过对比已有典型的分割方法,包括阈值法、形态学、边缘检测法、基于参数模型法等,并分析了它们的优缺点。然后针对人体各组织间分界模糊,使得肺部准确分割存在一定困难。本文提出了一种改进的Live-wire交互式分割算法。该算法用优化的Gabor奇滤波器对胸片图像进行滤波得到边缘响应能量图,然后用此边缘响应能量值来构造Live-wire代价函数进行肺部分割。实验表明该算法能正确区分图像强弱边缘、能快速有效的提取出肺部轮廓,与传统算法相比能减少人机交互次数,更具鲁棒性和效率性的优点。最后,本文针对肺结节在胸片图像中显示为高于周围密度的类圆结构、直径长短不定,研究了肺结节检测算法。采用基于多尺度肺结节增强和多尺度背景抑制来获取候选肺结节区域,提出了改进的候选肺结节检测法—差值图像技术,实验表明该方法相比传统方法能更好得到肺结节候选区域,降低了一定的假阳性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-13
  1.1 课题背景及意义  9-10
  1.2 胸片图像处理国内外研究进展与现状  10-12
    1.2.1 肺部分割研究概况  11
    1.2.2 结节检测研究概况  11-12
  1.3 本文的研究工作及内容安排  12-13
2 胸片图像预处理基础  13-26
  2.1 现代胸片成像原理与特点  13-19
    2.1.1 CR 和DR 成像  13-18
    2.1.2 CT 成像  18-19
  2.2 胸片成像预处理方法  19-24
    2.2.1 直方图均衡  20-22
    2.2.2 高频加强滤波混合法  22-23
    2.2.3 多尺度Retinex 算法  23-24
  2.3 本章小结  24-26
3 胸片图像分割研究  26-46
  3.1 图像分割  26
  3.2 医学图像分割方法  26-38
    3.2.1 基于阈值分割  27-28
    3.2.2 基于区域生长的分割  28
    3.2.3 基于边缘检测的分割  28-30
    3.2.4 数学形态学的分割  30-31
    3.2.5 基于模糊理论的方法  31-32
    3.2.6 基于形变模型的方法  32-33
    3.2.7 胸片图像分割方法实验对比  33-38
  3.3 基于医学图像交互式的肺部区域分割  38-45
    3.3.1 LIVE WIRE 交互式分割算法  38-41
    3.3.2 改进的LIVE WIRE 算法  41-42
    3.3.3 实验结果和对比分析  42-45
  3.4 本章小结  45-46
4 肺结节检测识别  46-55
  4.1 肺结节检测意义  46
  4.2 肺结节图像检测方法  46-49
  4.3 改进的候选肺结节检测  49-51
  4.4 实验结果分析  51-54
  4.5 本章小结  54-55
5 总结与展望  55-57
  5.1 对论文工作的总结  55-56
  5.2 对今后研究工作的展望  56-57
参考文献  57-63
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  63-64
致谢  64

X光胸片特征分析研究

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