肺部輪廓畸變輔助診斷算法的設計與實現(xiàn).pdf

1、自動化醫(yī)學圖像的病變定位是計算機醫(yī)療輔助的一個關鍵技術(shù)。目前的方法中，需要醫(yī)生通過人工的方式對醫(yī)學圖形進行診斷，毫無疑問，這需要巨大的人工成本。在現(xiàn)有的醫(yī)學數(shù)據(jù)庫中，存在著海量的數(shù)據(jù)。而計算機的輔助可以幫助醫(yī)生減少工作量，提高診斷的效率，這個課題一直以來都被作為一個重要的課題進行探討。許多圖像相關的分割算法以及匹配模型被提出來，比如基于圖像灰度的算法，基于圖像梯度的算法，基于模板比配模型等等。但由于醫(yī)學圖像的復雜性，事實上，整個流程仍然

2、需要醫(yī)生以交互式的方式對圖像進行分割和定位，不能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的醫(yī)學圖像處理。
　　這篇論文針對肺部醫(yī)學CT圖像序列的輪廓畸變診斷建立了一套全自動的診斷算法。這套算法主要包含輪廓掩膜提取算法和輪廓畸變判斷算法。實際產(chǎn)生病變的肺結(jié)構(gòu)中通常會存在許多病癥，輪廓畸變只是其中的一部分病癥，但無論要對何種病癥進行診斷，都需要首先獲得肺輪廓的掩膜。這就是說輪廓掩膜提取算法為所有的診斷算法提供了前提性的輸入。輪廓畸變判斷算法基于提取算法的輸入，對