基于粒計算的胸部HRCT紋理特征值提取.pdf

1、慢性阻塞性肺部疾病(COPD)是由慢性支氣管炎、肺氣腫引起的一組慢性肺部疾病。據統(tǒng)計，我國COPD病人約3200萬人，每年約有100萬人死于此病。小氣道病變是COPD的早期和可逆病變，也是導致COPD氣流阻塞的主要原因，對它的及時診斷和治療是防止其發(fā)展成為COPD的重要手段。
　　 多層螺旋CT機提供的胸部高分辨率CT(HRCT)圖像，是目前觀察小氣道病變最好的影像技術。但是結構組織多、灰度分布范圍大的胸部HRCT圖像在提供更加

2、詳細、更加準確的診斷信息的同時，也造成了紋理分析和組織分割困難的問題。目前，放射科醫(yī)生大多憑借經驗進行主觀判斷，主要集中在病變的定性分析，要對其做出客觀、準確的分析相當困難，而且對病變的程度即定量方面的研究較少。要對胸部HRCT圖像進行定量分析，幫助醫(yī)生診斷小氣道病變，必須解決的問題就是胸部HRCT的紋理特征值提取以及肺部軟組織的準確分割。隨著眾多學者對圖像工程的不斷研究，以遺傳算法、模糊集、粒計算等為代表的智能控制理論正被應用于醫(yī)學圖

3、像處理中，并且給解決實際問題提供了新的思路和方法。同樣，粒計算理論也在被嘗試應用于HRCT圖像紋理特征值提取和肺部組織分割。
　　 本文以胸部HRCT圖像為研究對象，粒計算為理論基礎，定量分析為研究目標，對該領域的國內外現(xiàn)狀進行了廣泛調研，通過結合人體組織的解剖知識，對紋理特征值提取以及肺組織分割方法進行了深入研究，完成了如下工作：
　　 首先分析了HRCT的圖像特點，介紹了小氣道病變的HRCT征象及相關的紋理特征參數，

4、簡述了粒計算的相容粒度空間模型，根據胸部HRCT圖像特點和相容粒度空間模型的關系，構建了胸部HRCT圖像空間模型。然后研究了醫(yī)學圖像紋理特征分析方法和圖像分割方法，將紋理特征提取引入到HRCT圖像分析中，為HRCT圖像的定量計算奠定了基礎，為小氣道病變的準確診斷提供了有效的分析方法和數據；針對肺組織紋理復雜的特點，立足于傳統(tǒng)的醫(yī)學圖像分割方法，結合粒計算理論，提出了一種基于相容粒度空間模型的區(qū)域生長分割算法，利用感興趣區(qū)域(ROI)紋理

5、特征平均灰度(mean)值，實現(xiàn)了自動選取種子點，改進了原有區(qū)域生長法算法手動選取種子點的方法，而且不需要多次調整閾值參數；根據相容關系系統(tǒng)(TR)改進了生長準則，使之能適用于HRCT圖像。最后通過大量實驗及結果評價，實現(xiàn)了對任意直線和感興趣區(qū)域(ROI)紋理參數提取，肺部軟組織的準確分割和面積特征計算。實驗表明，本文可以有效地提取出有關紋理特征參數，比經典紋理分析方法有較強的針對性和實用性，獲取了診斷小氣道病變所需的數據，為放射科醫(yī)生