基于PET/CT的肺结节分割与良恶性诊断方法的研究

发布时间：2020-12-19 02:44

　　肺癌是世界上严重威胁人类生命的疾病之一。临床研究表明,肺癌在胸腔中的早期表现形式为孤立的类球状结节,诊断医师借助医学影像来对肺结节的病变类型进行初步分析。受影像画质不一以及医师经验不足等多种因素的制约,仅通过肉眼阅片的方式对肺结节的良恶性进行定性,极易导致误诊率和漏诊率的上升。目前,计算机辅助诊断(CAD)系统可以综合分析肺部的医学图像,给医师提供“第二意见”,辅助医师做出正确判断,在减少工作量的同时也提高了疾病诊断的准确性。因此,借助CAD系统对肺部疾病诊断逐渐成为许多专家研究的重点。在CAD系统中,对肺结节图像的精确分割是降低肺癌漏检率的基础,对肺结节的良恶性诊断是实现肺癌快速治愈的必经途径。本课题深入分析和探究了现有肺结节分割和诊断技术存在的不足。基于PET和CT医学影像,对肺结节的分割和良恶性诊断方法做了以下研究:(1)在肺结节图像分割上,提出了一种基于LBF活动轮廓模型的分割算法,该算法主要是针对血管粘连型肺结节的分割而提出的。在胸部CT扫描图中,血管和肺结节所呈现的灰度值差异很小,分割时易出现边缘泄露现象。血管横切面的类圆形在结节分割时也会产生很大的干扰,而且对肺结节的分割... 

【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.2 肺结节图像分割现状
        1.2.3 肺结节分类诊断现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 论文的组织结构
    1.5 本章小结
第二章 基础理论与方法介绍
    2.1 医学图像成像技术
        2.1.1 CT成像基本原理
        2.1.2 PET成像基本原理
    2.2 计算机辅助诊断系统
    2.3 图像分割理论介绍
        2.3.1 图像分割定义
        2.3.2 医学图像分割方法
    2.4 图像分类理论介绍
        2.4.1 深度学习模型
        2.4.2 评价标准
    2.5 本章小结
第三章 基于信息熵和联合向量的LBF模型的肺结节分割
    3.1 初始轮廓构造
        3.1.1 肺结节感兴趣区域获取
        3.1.2 自动阈值迭代法
    3.2 基于信息熵和联合向量的LBF活动轮廓分割模型
        3.2.1 LBF活动轮廓模型
        3.2.2 基于信息熵的边缘引导函数的构造
        3.2.3 灰度联合向量的构造
        3.2.4 分割模型的计算
    3.3 实验结果与分析
        3.3.1 数据集介绍
        3.3.2 定性评估
        3.3.3 定量比较
    3.4 本章小结
第四章 基于混合受限玻尔兹曼机的肺结节良恶性诊断
    4.1 CRBM特征学习
        4.1.1 CRBM网络
        4.1.2 网络训练
    4.2 ClassRBM结节分类
        4.2.1 ClassRBM网络
        4.2.2 网络优化
        4.2.3 网络训练
    4.3 诊断模型构建
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 数据集介绍
        4.4.3 实验设置
        4.4.4 实验对比
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
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本文编号：2925100