基于CT图像的计算机辅助恶性肝肿瘤分割研究

摘要

目前,原发性肝癌是致死率极高的疾病,这是由于肝脏器官中的神经比较少,所以当出现较轻的肝脏疾病或损坏时很难被人体感知,而肝癌具有较长时间的潜伏期,初发的肝癌体积又比较小,没有明显的临床特征,导致医生很难根据医学影像(例如计算机断层图像 Computed Tomography CT)仅仅通过肉眼观察出来,再加上医生缺乏丰富的临床经验,难免出现漏诊、误诊的情况,所以当病人被检查确诊为肝癌时基本上在肝癌的中后期,这给治疗带来了很大的困难,相应的治愈率极低。因此开发出一套有效的计算机辅助医生诊断肝癌疾病的系统是具有重要意义的。
　　本文针对计算机辅助诊断系统里的恶性肝肿瘤分割模块进行了下面几个方面的探究:
　　1)对原始腹部CT图像进行配准,包括相位相关(Phase-Only Correlation POC)刚性配准实验和薄板样条(Thin-Plate Splines TPS)非刚性配准实验,发现利用TPS进行肝脏区域配准时,在肝脏轮廓及肝脏区域内选择17个左右的特征点即可达到较理想的配准结果。
　　2)针对手动选择特征点的不足,提出了基于二值图像的自动寻找特征点的方法,新的寻找特征点的方法能够自动找到满足配准需求的特征点,实验结果表明该自动寻找特征点的方法是有效的,配准结果能满足临床实验的需求。
　　3)肝肿瘤分割的实验,利用边缘检测和差分的方法提取肝肿瘤候补区域,采用球形计分滤波器的方法对较小的肝肿瘤和肝癌转移进行检测,并采用灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix GLCM)生成的纹理特征量——对比度,以及其他的特征量来删除候补区域的假阳性。

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第一章 绪论

1.1计算机辅助诊断相关技术

1.2 研究背景和目的

1.3 国内外研究现状

1.4 研究内容和论文框架

第二章 肝脏区域的分割

2.1 图像平滑

2.2 Sobel和LoG边缘检测

2.3 图像膨胀

2.4 噪声点的删除

2.5 动脉血管的定位

2.6 肝脏区域分割

2.7 基于CT图像的三维肝脏分割

2.8 本章小结

第三章 配准算法的研究

3.1 图像配准简介

3.2 图像配准

3.3 TPS配准实验

3.4 基于肝脏二值图像自动寻找特征点

3.5 本章小结

第四章 恶性肝肿瘤分割

4.1 问题提出

4.2 实验材料与方法

4.3 利用球形计分滤波器检测癌转移

4.4 肿瘤候补区域的膨胀

4.5三维显示虚拟分割及临床实验验证

4.6 本章小结

第五章 工作总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表、录用论文及参与科研项目情况