低劑量CT圖像三維重建及語義檢索研究與應用.pdf

1、隨著醫(yī)學成像技術迅速發(fā)展，醫(yī)學影像在疾病診斷和治療中的作用也越來越重要。CT圖像三維重建是一種能夠提高醫(yī)生工作效率和診斷準確率的計算機輔助診斷方法，但高劑量CT圖像被證明對患者健康具有較大影響，低劑量CT圖像在多個檢查項目得以廣泛應用。然而低劑量CT圖像也意味著CT圖像序列層間距加大，導致三維重建質量下降。此外，目前CT圖像的檢索方式較為落后，多為基于固定關鍵字的檢索，圖像檢索多受限制。而基于語義的CT圖像檢索能夠以貼近人們對圖像的理解

2、習慣的方式檢索圖像，能極大提升CT圖像的檢索效率，已逐漸成為當前研究熱點。
　　本文針對低劑量CT圖像三維重建問題，以肝臟CT圖像數(shù)據(jù)為樣本，研究了三維重建的主要技術，分別對圖像預處理、分割、三維繪制的相關算法進行仿真對比。針對低劑量CT圖像層間距大的問題深入研究了CT圖像的插值算法，分別從圖像配準、點對比配、線性插值三個方面對基于輪廓和形狀的CT圖像層間插值算法做出改進，改進算法具有更高的插值效率和插值準確率，更加適用于低劑量C

3、T圖像的三維重建。
　　本文針對CT圖像的檢索問題，研究了CT圖像語義提取相關技術，采用DICOM元數(shù)據(jù)語義信息提取和圖像底層特征語義映射相結合的方式提取肝臟CT圖像語義信息。首先研究了DICOM標準的信息模型以及DICOM圖像的解析，并基于此直接提取DICOM元數(shù)據(jù)語義信息。然后研究了醫(yī)學圖像底層特征提取方法，以及SVM分類器，對比了不同的底層特征以及特征組合對于語義映射的效果，并基于最佳特征組合和SVM分類器獲取語義映射模型，