高分辨率CT圖像的肺紋理分割方法研究.pdf

1、隨著醫(yī)學影像技術的飛速發(fā)展，高分辨率數字圖片大量產生，這一方面為影像診斷師提供了更清晰的解剖或功能圖片，另一方面也增加了讀片負擔，致使漏診和誤診率增加。在此背景下，計算機輔助診斷(computer aided diagnosis，CAD)的研究蓬勃發(fā)展起來。計算機斷層掃描(computed tomography，CT)是肺功能測定和肺部疾病診斷的重要成像手段，目前國內外已有一些關于肺部功能測定和肺部疾病診斷的報道，在這些研究的效果都需要

2、良好的肺分割和配準技術支持。肺紋理(包括肺氣管樹、靜脈樹和動脈樹)，包含了肺部重要的功能和解剖結構信息，并與某些肺部病變(如：肺腫瘤、氣管狹窄等)直接或間接關聯(lián)，可以診斷和定位肺部病變，是設計肺部CAD系統(tǒng)時的重要信息，并且可以進一步應用于肺氣管鏡和肺解剖圖譜建立的研究?；诜渭y理在肺圖像處理中的重要性，本課題根據肺部氣管，血管的不同特點分別進行自動分割，并利用雙距離場的方法提取骨架，從而得到氣管解剖結構信息，最后作為應用將提取的肺氣管

3、解剖結構標記點和氣管骨架信息存儲在xml文件中，以備進一步的應用。 本課題的研究思路為：首先多層螺旋CT采集胸部HRCT序列圖像，先粗略的分割出肺部組織，并保留肺部的紋理細節(jié)，以降低分割的難度，再自動化的分割出肺部的三維的氣管樹，血管樹，然后對三維氣管樹利用雙距離場變換的方法，得到每段氣管單像素寬度的骨架線，并將所得的氣管骨架進行存儲。 主要有以下幾個部分的研究內容：肺氣管樹的自動分割，血管樹的自動分割，肺氣管樹的骨架的

4、提取與存儲。肺部氣管和血管的分割首先分割出粗略的肺區(qū)域，并保留氣管和血管，以降低分割的難度，對于肺氣管的分割，根據氣管樹解剖結構特點，對氣管段進行分段分割，首先從主氣管段開始，利用波傳播的概念，種子點集合構成初始波面，每次迭代將與當前波面相鄰，未處理過，且滿足生長條件的像素點包含進來作為新一個波面，在每次迭代后對生長出來的波面，判斷其合法性，否則調整參數重新分割，并判斷氣管的分叉位置，初始化子氣管段，繼續(xù)分割，直到結束。對于肺血管分割，

5、根據SMDC-connection cost算子可以根據尺寸的大小將圖像中的“洞”填平的特點，可以首先選擇小的尺寸，填平噪聲，再利用一個較大的尺寸，將血管區(qū)域“填平”，最后兩幅處理后的圖像的差值取閾值，則可得到分割后的血管圖像，并利用三維模糊連通求出的血管圖像進行比較。對分割得到的肺氣道樹，利用源距離場和邊界距離場的雙距離場方法，得到單像素且定位于氣道中心的骨架線和氣管的分支點，并將這些結構信息存在xml文件中。可將自動提取的解剖結構點