基于醫(yī)學(xué)影像的計(jì)算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的蓬勃發(fā)展，精度高、成像快的數(shù)字醫(yī)學(xué)影像設(shè)備不斷涌現(xiàn)，在此技術(shù)支撐基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)開發(fā)的計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer-aided Diagnosis，CAD)系統(tǒng)正在迅速普及，并在實(shí)際臨床診斷上得到應(yīng)用。計(jì)算機(jī)輔助診斷是通過利用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行處理分析，從而獲得對(duì)醫(yī)生的臨床診斷決策具有實(shí)際參考價(jià)值的輔助信息(second opinion)的一種方法，輔助信息既包括檢測(cè)到的異常信息，也包括組織器官的正常信息。

2、 計(jì)算機(jī)輔助診斷是一項(xiàng)復(fù)雜的過程，這個(gè)過程包括影像增強(qiáng)、分割、病變區(qū)域檢測(cè)、三維顯示等多個(gè)基本流程，在一些計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中還提供了虛擬內(nèi)窺鏡功能。通過這些功能模塊可以為醫(yī)生提供各種需求，達(dá)到輔助診斷的目的。計(jì)算機(jī)輔助診斷需要多學(xué)科的綜合知識(shí)，如：模式識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)以及醫(yī)療實(shí)踐等，因此，攻克并掌握輔助診斷中所涉及的相關(guān)技術(shù)，開發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的計(jì)算機(jī)輔助診斷產(chǎn)品，將會(huì)應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，并將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)與社

3、會(huì)效益，本文以CR圖像和CT圖像為數(shù)據(jù)源，以肺部組織器官為主要研究對(duì)象，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求對(duì)CAD中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究與開發(fā)，并取得了較好的應(yīng)用價(jià)值。 首先本文對(duì)CR肺部圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行了研究，提出一種基于小波變換的自適應(yīng)閾值去噪算法。利用小波變換將CR圖像變換到頻域，在頻域中自動(dòng)確定小波系數(shù)去噪閾值，利用雙閾值模型對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理，最終達(dá)到了對(duì)CR圖像的增強(qiáng)。通過該算法處理，CR圖像中由細(xì)節(jié)產(chǎn)生的信息得到了增強(qiáng)，噪聲得到了較

4、好的抑制，使得圖像在增強(qiáng)與噪聲抑制之間達(dá)到一個(gè)很好的平衡。 接著針對(duì)肺實(shí)質(zhì)分割問題本文提出一種交互式分割方法。該方法首先利用改進(jìn)的Live-Wire方法對(duì)關(guān)鍵層圖像進(jìn)行分割，然后利用基于距離變換的非線性形狀插值方法對(duì)中間層進(jìn)行輪廓插值，最終完成整個(gè)分割任務(wù)，實(shí)驗(yàn)表明該方法對(duì)于復(fù)雜的人體組織和器官都可以獲得滿意的分割結(jié)果。 對(duì)于三維透明顯示問題提出了一種基于包圍盒的非線性透明顯示方法，利用該模型可以克服基于Z分量簡(jiǎn)單非線性

5、透明模型的缺點(diǎn)，解決了Z分量法非線性透明顯示模型在成像時(shí)物體顯示效果梯度變化劇烈、輪廓邊緣出現(xiàn)邊緣過亮等問題，能夠得到較好的三維透明顯不效果。在用本文改進(jìn)的交互式分割方法對(duì)肺實(shí)質(zhì)區(qū)域進(jìn)行提取后，針對(duì)肺區(qū)域中結(jié)節(jié)檢測(cè)問題，提出一種基于偏微分方程的圓形濾波和矩不變分析相結(jié)合的檢測(cè)算法。首先建立圓的高斯數(shù)學(xué)模型，然后從各向異性平滑方程推出圓形濾波器，在不同尺度上對(duì)圖像進(jìn)行圓形濾波，根據(jù)Hessian矩陣推出高斯圓方程特征值的特性，以此作為在不

6、同尺度濾波圖像上進(jìn)行圓形檢測(cè)的依據(jù)，得到疑似結(jié)節(jié)區(qū)域。該算法可以對(duì)二維空間CT圖像中的線形對(duì)象(比如一些血管和氣管)進(jìn)行濾除，從而使得肺組織中的非圓形狀干擾得到抑制。在得到疑似結(jié)節(jié)后，利用矩不變方法進(jìn)行局部形狀的分析，抑制了大量孤立象素點(diǎn)的干擾，準(zhǔn)確得到疑似結(jié)節(jié)局部輪廓，為后續(xù)結(jié)節(jié)的特征計(jì)算和分類奠定了較好的基礎(chǔ)。 最后針對(duì)虛擬內(nèi)窺鏡自動(dòng)漫游技術(shù)進(jìn)行了研究。以肺部氣管為例，采用管狀器官的圓柱狀近似方法進(jìn)行加速漫游。首先利用基于雙