基于PET-CT低劑量掃描的疑似惡性肺結(jié)節(jié)分割方法研究.pdf

1、太原理工大學(xué)碩士研究生論文基于PETCT低劑量掃描的疑似惡性肺結(jié)節(jié)分割方法研究摘要目前用定期常規(guī)肺部體檢方式來提高肺癌的早期發(fā)現(xiàn)率已受到了廣泛認(rèn)可，為了減少輻射量，體檢通常會采用低劑量掃描方式，但由此也帶來了醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量差、數(shù)據(jù)量大，肺癌檢出率低的問題。為解決上述問題，提高計(jì)算機(jī)輔助診斷中肺癌早期診斷的質(zhì)量和效率，本文利用疑似惡性肺結(jié)節(jié)在PET圖中有明顯顯像的特點(diǎn)，提出了一種基于PETCT低劑量掃描的疑似惡性肺結(jié)節(jié)分割方法，實(shí)現(xiàn)對疑似惡

2、性肺結(jié)節(jié)的針對性分割，為后續(xù)輔助診斷奠定基礎(chǔ)。本文的主要研究內(nèi)容如下：首先，針對低劑量下醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量變差問題。鑒于低劑量圖像中偽影特征和噪聲特征的差異性，本文提出了一種基于一維擴(kuò)散濾波和雙邊濾波的低劑量CT分步去噪算法。對于在高頻子帶具有方向性和振動性的條狀偽影，用了一種對圖像每個(gè)高頻子帶采用不同方向一維擴(kuò)散濾波進(jìn)行偽影去除的新思想。在處理低劑量CT圖的斑駁噪聲時(shí)，將區(qū)域信息加到雙邊濾波算法中，根據(jù)區(qū)域?qū)傩灾笇?dǎo)雙邊濾波對圖像斑駁噪聲的去