基于胸部CT图像肺结节分割算法研究与实现

摘要

近年来在世界范围内肺癌的发病率和死亡率持续攀升，发病率和死亡率已均居各类癌症首位。针对肺癌还无法根治的现状，降低其死亡率的主要措施是早发现、早诊断、早治疗。肺癌在早期阶段表现为肺结节，肺结节通常比较小，很容易漏检。CT成像技术是目前肺结节诊断和鉴别的首选方法，因其具有良好的密度分辨率、三维成像特征和很高的敏感度，可以很好显示结节的位置、形态、大小、内部结构、密度、边缘特征及其周围的改变。目前，对肺结节良恶性的判定考虑的主要指标有体积、倍增率、形态等。肺结节的精确分割是进行结节定量分析和良恶性鉴定的前提和基础，因此，基于胸部CT图像的结节分割已成为肺计算机辅助诊断技术中重要内容之一。
　　由于结节自身的复杂性和CT成像技术的特点，不同的结节在灰度值、形态、与周围组织粘连程度等方面表现出很大差异，使得结节的分割成为一项极具挑战性的工作。针对结节的分割，本文提出了三种不同的分割方法，前两种能够对特定种类的结节进行分割，第三种能够对不同种类的结节进行分割，包括:
　　(1)基于局部形状分析的血管粘连型结节分割方法，首先利用距离变换找到结节的内核，然后利用测地距离作为步长进行区域生长，探测血管和结节发生粘连的位置，剔除血管;
　　(2)基于三维光线投射的肺壁粘连型结节分割方法，首先利用光线投射探测靠近肺实质一侧结节的轮廓，然后利用凸包操作对探测到的轮廓进行重建;
　　(3)基于最速下降思想的肺结节分割方法，首先利用竞争扩散系统对图像进行二值化，距离变换找到结节内核，然后从结节的内核开始进行最速下降，找到结节的边界，实现不同种类结节的分割。通过实验验证，这三种算法对结节的分割均取得较高的准确率和效率，和金标准的平均重叠率依次达到85.16％、93.03％和85.35％，平均分割一个结节的时间为2s、2.7 s和1.5 s。表明了这些算法的分割结果可以用于结节的定量分析，并为结节的诊断和治疗提供辅助信息。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 肺结节分割的研究现状

1．3 本文的主要工作及内容安排

第2章 医学图像分割算法综述

2．1 引言

2．2 传统图像分割算法分类

2．2．1 基于阈值的分割算法

2．2．2 基于区域的分割算法

2．2．3 基于边缘检测的分割算法

2．3 基于特定理论的分割算法

2．3．1 基于小波变换的图像分割算法

2．3．2 基于活动轮廓模型的图像分割算法

2．3．3 基于人工神经网络的图像分割算法

2．3．4 基于模糊系统理论的图像分割算法

2．3．5 基于水平集的图像分割算法

2．3．6 基于遗传理论的图像分割算法

2．3．7 基于支持向量机的图像分割算法

2．3．8 基于MAP-EM的图像分割算法

2．4 医学图像分割的特点

2．5 医学图像分割算法评价

2．6 本章小结

第3章 基于局部形状分析血管粘连型结节分割方法

3．1 引言

3．2 形状特征提取

3．2．1 距离变换

3．2．2 测地距离

3．3 分割策略

3．4 血管粘连型结节的分割

3．4．1 提取结节的内核

3．4．2 探测结节和血管粘连位置

3．4．3 分离血管粘连型结节

3．5 分割结果与讨论

3．5．1 实验数据

3．5．2 分割结果

3．5．3 分析与讨论

3．6 本章小结

第4章 基于三维光线投射的肺壁粘连型结节分割方法

4．1 引言

4．2 结节边界提取方法

4．2．1 光线投射

4．2．2 凸包操作

4．3 算法分割流程

4．4 肺壁粘连型结节的分割

4．4．1 光线投射

4．4．2 凸包操作

4．4．3 结节重建

4．5 分割结果与讨论

4．5．1 实验数据

4．5．2 实验结果

4．5．3 讨论与分析

4．6 本章小结

第5章 基于最速下降思想的肺结节分割方法

5．1 引言

5．2 算法分割策略

5．3 算法流程

5．4 不同种类结节分割

5．4．1 体素转换

5．4．2 竞争扩散系统二值化

5．4．3 结节内核提取

5．4．4 区域生长

5．4．5 结节表面提取

5．4．6 凸包操作

5．5 分割结果与讨论

5．5．1 实验数据

5．5．2 分割结果

5．5．3 讨论与分析

5．6 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 本文工作总结

6．2 工作展望

参考文献

致谢