X光胸片特征分析研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和圖像技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助診斷（Computer-aided diagnosis，CAD）成了研究熱點(diǎn).它通過(guò)提供‘診斷意見’有效的協(xié)助放射醫(yī)生提高診斷精確度。將CAD用于X線胸片最大的應(yīng)用就是檢測(cè)肺癌。放射醫(yī)師用胸片圖像來(lái)分析各種肺部疾病，醫(yī)生關(guān)注的是肺部區(qū)域—作為感興趣的區(qū)域，所以，胸片圖像特征分析的第一步是標(biāo)記出肺部區(qū)域輪廓，以便計(jì)算機(jī)能進(jìn)行下一步的病變識(shí)別處理，并且為醫(yī)生提供可靠的診斷數(shù)據(jù)打下基礎(chǔ)。
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2、文首先闡述了數(shù)字胸片醫(yī)學(xué)影像預(yù)處理和分析技術(shù)，包括直方圖均衡，高頻混合法以及多尺度Retinex算法。在此基礎(chǔ)上對(duì)常用的醫(yī)學(xué)圖像分割進(jìn)行了比較和總結(jié)，并根據(jù)實(shí)際情況應(yīng)用于肺部分割。通過(guò)對(duì)比已有典型的分割方法，包括閾值法、形態(tài)學(xué)、邊緣檢測(cè)法、基于參數(shù)模型法等，并分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。然后針對(duì)人體各組織間分界模糊，使得肺部準(zhǔn)確分割存在一定困難。本文提出了一種改進(jìn)的Live-wire交互式分割算法。該算法用優(yōu)化的Gabor奇濾波器對(duì)胸片圖像進(jìn)行

3、濾波得到邊緣響應(yīng)能量圖，然后用此邊緣響應(yīng)能量值來(lái)構(gòu)造Live-wire代價(jià)函數(shù)進(jìn)行肺部分割。實(shí)驗(yàn)表明該算法能正確區(qū)分圖像強(qiáng)弱邊緣、能快速有效的提取出肺部輪廓，與傳統(tǒng)算法相比能減少人機(jī)交互次數(shù)，更具魯棒性和效率性的優(yōu)點(diǎn)。最后，本文針對(duì)肺結(jié)節(jié)在胸片圖像中顯示為高于周圍密度的類圓結(jié)構(gòu)、直徑長(zhǎng)短不定，研究了肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法。采用基于多尺度肺結(jié)節(jié)增強(qiáng)和多尺度背景抑制來(lái)獲取候選肺結(jié)節(jié)區(qū)域，提出了改進(jìn)的候選肺結(jié)節(jié)檢測(cè)法—差值圖像技術(shù)，實(shí)驗(yàn)表明該方法相比