基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)分割與檢測算法研究.pdf

1、西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果：也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。申請學(xué)位論文與資料若有不實(shí)之處，本

2、人承擔(dān)一切的法律責(zé)任。本人簽名：閂期20／Z／la西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱和借閱論文：學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時(shí)本人保證，畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再攥寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學(xué)。(保密的論文

3、在解密后遵守此規(guī)定)本人簽名：導(dǎo)師簽名：同期掀／10閂期尹f2I，口————』L_刪鼎一摘要肺癌是世界上對人類危害最大、最常見的惡性腫瘤，而肺結(jié)節(jié)是肺癌前期的主要表現(xiàn)之一。隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助檢測(CAD)已成為當(dāng)今國際研究主流，該技術(shù)能夠輔助醫(yī)生的診斷，提高效率和減輕勞動(dòng)強(qiáng)度。因此利用CAD技術(shù)對肺結(jié)節(jié)進(jìn)行準(zhǔn)確分割，了解肺部病變情況，對挽救病人的生命具有重要的意義。本文基于CT圖像提出了肺結(jié)節(jié)分割與檢測算法。首先，本

4、文介紹了肺部CT圖像的成像特點(diǎn)，針對肺實(shí)質(zhì)修補(bǔ)中的過分割或欠分割問題，提出了基于匹配濾波的算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠較好的對肺實(shí)質(zhì)進(jìn)行修復(fù)，為后續(xù)肺結(jié)節(jié)檢測打好基礎(chǔ)。其次，針對肺部CT數(shù)據(jù)量大的問題，采用平均密度投影的方法減少數(shù)據(jù)量；針對肺結(jié)節(jié)難以精確分割的問題，通過建立平移高斯模型來擬合肺結(jié)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)對肺結(jié)節(jié)的精確分割。通過以上改進(jìn)，該算法可以提高分割精度的同時(shí)減少檢測時(shí)間，明顯優(yōu)于主流肺結(jié)節(jié)分割算法。再次，針對目前的檢測算法中存