肛管外病癥計(jì)算機(jī)輔助診斷的圖像分割和目標(biāo)跟蹤.pdf

1、肛管外病癥屬于常見病、多發(fā)病,同時(shí)又由于疾病部位的特殊性和隱私性等因素,給治療帶來了困難。本文利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)結(jié)合專家診斷的一些經(jīng)驗(yàn)來研究肛管外病癥的計(jì)算機(jī)輔助診斷CAD(Computer Aided Diagnosis)的圖像分割和目標(biāo)跟蹤,為肛管外病癥智能診斷提供技術(shù)支持。
　　 首先,作者通過大量的肛管外病癥圖像分析了各種典型痔的圖像特征以及提取方法。
　　 其次,研究了肛管外病癥圖像的分割技術(shù)。由于人體解剖

2、過程當(dāng)中,不同結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、不同組織器官形狀的不規(guī)則性,以及全世界各個民族、種族、個體之間存在著差異性,平常的圖像分割算法直接應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割并不能得到令人滿意的分割效果,為此必須尋找一種行之有效的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。論文依據(jù)醫(yī)學(xué)圖像自身特點(diǎn)和要滿足特殊的應(yīng)用需求,分析了利用紋理濾波器來分割醫(yī)學(xué)圖像,并將紋理圖像、形態(tài)學(xué)操作、局部標(biāo)準(zhǔn)差濾波和rangefilt濾波相結(jié)合,在充分保證醫(yī)學(xué)圖像分割的整體性時(shí),同時(shí)提高了肛管外病癥圖像分割的有

3、效性,并保留了這些圖像的細(xì)節(jié)。
　　 最后,就患病部位目標(biāo)跟蹤問題進(jìn)行了研究。針對肛腸疾病的特點(diǎn),考慮疾病部位的隱私性,對患者的患病部位進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。在眾多的有關(guān)目標(biāo)對象的跟蹤算法中,作者深入研究了均值漂移算法,它是一種以密度梯度為基礎(chǔ)的無參估計(jì)方法,由迭代運(yùn)算找到目標(biāo)對象的位置,從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本論文在第四章對均值漂移算法基本理論算法、原理以及推導(dǎo)過程作了詳細(xì)的介紹和描述,通過實(shí)驗(yàn)對均值漂移算法在目標(biāo)對象跟蹤中的應(yīng)用情況進(jìn)行