基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)檢測與識別算法研究.pdf

1、近年來，肺癌已經(jīng)成為危害人類健康的最大惡性腫瘤之一，同時它也是確診后存活率最低的癌癥。但是肺癌如果能在早期被發(fā)現(xiàn)和治療，能夠大大提高病人的生活質(zhì)量和生存率。肺癌早期是以肺結(jié)節(jié)的形式存在，肺結(jié)節(jié)在圖像上和肺部的血管截面相似，都表現(xiàn)出類圓型特征。即使臨床經(jīng)驗豐富的醫(yī)生也很容易發(fā)生漏診現(xiàn)象。由于CT圖像數(shù)據(jù)量大的特點，一個病人往往有上百張圖像，也很容易發(fā)生誤診。計算機輔助診斷系統(tǒng)以醫(yī)學(xué)知識為基礎(chǔ)，結(jié)合計算機技術(shù)，圖像處理技術(shù)和人工智能，能夠自

2、動完成對可疑病灶區(qū)域的標(biāo)記，提高了醫(yī)生的工作效率，降低了誤診率和漏診率。
　　本文根據(jù)對肺結(jié)節(jié)檢測算法的相關(guān)研究，提出了新的肺結(jié)節(jié)檢測算法，論文的具體工作如下:
　　1.論文將全局自適應(yīng)閾值法應(yīng)用于肺部醫(yī)學(xué)圖像的分割中，通過迭代尋取最優(yōu)閾值完成對軀干部分的去除，然后利用邊界跟蹤等多種方法相結(jié)合完成對肺實質(zhì)的提取。
　　2.根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模糊C均值算法運算時間長，分割效果不理想的情況，提出了改進算法，將直方圖統(tǒng)計特性和隸屬度函