| 【中文题名】 | 基于胸部CT图像的肺区自动分割 |
| 【英文题名】 | Automated Segmentation of Lung Fields from Thoracic CT |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-1-18 |
| 【中关键词】 | 肺,CT图像,图像分割,滚球方法,Snake模型, |
| 【英关键词】 | lung,CT image,image segmentation,falling-ball method,Snake model, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 |
肺癌的死亡率远远高于其他癌症,而且近些年来甚至还呈逐年增加的趋势。影像学检查是癌症的诊断、检测和防治方面的重要技术之一。通常意义上的胸部影像学的主要研究对象就是肺部癌症,它一般通过建立肺窗来观察相应肺部影像,而计算机断层图像(CT)则是胸部影像学中最常用的图像,已经被广泛用于对肺部肿瘤的检测中。通过对CT影像的观察和分析,可以有效地帮助医生对实际病症情况做出准确判断,在放射治疗前需要对肿瘤进行精确定位,这些都是繁重的工作,而且需要每天面对大量的数据信息,在这种大阅读量的情况下,分析错误也就很难避免。而计算机辅助检测和诊断(CAD)就是针对这种情况而提出来的,它通过对大量数据做分析得到处理结果,用来帮助医生更加安全有效地分析数据。在任何关于肺部肿瘤检测的计算机辅助系统中,肺区分割是重要的基础工作。
基于此,本文在快速分割肺区方面做了一些研究。本文的主要工作如下:
(1)深入分析了大量国内外现有的针对肺癌的CAD,提出了一种肺区分割的方法。本方法主要分为图像预处理、去除气管/支气管、肺区提取和缺陷肺区修补等几个步骤。本文给出了两种修补有缺陷肺区的方法,滚球方法和基于Snake模型的方法,... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
2-4 |
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Abstract |
4-8 |
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1 引言 |
8-16 |
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1.1 医学影像技术简介 |
10-11 |
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1.2 胸部影像诊断发展 |
11-13 |
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1.3 肺癌CAD 系统研究现状 |
13-15 |
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1.4 本文研究工作概述 |
15-16 |
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2 CT 简介 |
16-19 |
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2.1 CT 成像的基本原理 |
16-17 |
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2.2 CT 图像和CT 值 |
17-18 |
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2.3 窗口技术 |
18-19 |
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3 图像分割技术简述 |
19-29 |
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3.1 阈值分割 |
20-21 |
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3.2 区域生长 |
21-22 |
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3.3 基于形变模型的分割方法 |
22-23 |
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3.4 基于最大熵原则的分割 |
23-29 |
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3.4.1 最大熵原则 |
24-25 |
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3.4.2 初始化算法 |
25-27 |
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3.4.3 ICM 算法 |
27-29 |
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4 肺区分割 |
29-49 |
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4.1 CT 图像预处理 |
29-32 |
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4.1.1 CT 图像数据格式 |
29-30 |
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4.1.2 图像平滑 |
30 |
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4.1.3 去除背景 |
30-32 |
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4.2 除去气管/支气管 |
32-34 |
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4.3 肺区提取 |
34-37 |
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4.3.1 边缘跟踪算法 |
34-36 |
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4.3.2 分开左右肺区 |
36-37 |
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4.4 肺区修补 |
37-49 |
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4.4.1 滚球修补方法 |
37-39 |
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4.4.2 活动轮廓模型修补法 |
39-49 |
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5 结论 |
49-51 |
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参考文献 |
51-54 |
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发表论文 |
54-55 |
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论文声明 |
55-56 |
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致谢 |
56 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.365831 |
