基于CT图像的肺肿瘤分割技术研究

发布时间：2020-12-20 08:05

　　肺癌,全称为原发性支气管肺癌,这是一种十分常见的出现于肺部的原发性恶性肿瘤,并且肺癌的死亡率在所有癌症死亡率中是最高的。对于肺癌的诊断和治疗的研究已经成为医学界的研究的重点,同时也是研究的难点。目前医学影像在实际的临床治疗上起到了越来越重要的作用,肺部CT扫描图像是医生对患者做出病情诊断和给出治疗方案的重要参考。尤其是对于手术患者,只有术前充分了解肿瘤的大小、位置、数量等情况,才能实现手术的精准切除。因此,可以对大量的肺部CT图像进行分析和处理的计算机辅助诊断系统应运而生。基于此背景,本文研究的主要是计算机辅助系统中对肺部CT扫描图像中肺肿瘤的提取部分。本文的肺部CT图像均来自于美国国家癌症研究学会(NCI,National Cancer Institute)所颁布的肺部图像数据库联盟LIDC(Lung Imaging Database Consortium)库。首先,需要对原始的肺部CT图像进行降噪和增强处理以去除图像中的噪声信息,同时增强图像中的信息对比度。然后,在肺部CT图像中提取肺实质部分。肺部CT图像中会存在心脏、纵膈等背景区域,气管、支气管等周围组织,这些区域及组织会对后续... 

【文章来源】：河北大学河北省

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
    1.3 本文的研究内容
    1.4 本文的安排
第2章 CT图像及肺肿瘤的基本知识
    2.1 CT图像简介
        2.1.1 CT图像成像原理
        2.1.2 CT图像的格式
    2.2 肺部肿瘤简介
    2.3 本章小结
第3章 CT图像预处理
    3.1 CT图像的降噪
        3.1.1 中值滤波
        3.1.2 维纳滤波
        3.1.3 均值滤波
        3.1.4 结果分析
    3.2 CT图像的增强
        3.2.1 直方图均衡化
        3.2.2 灰度拉伸算法
        3.2.3 结果分析
    3.3 本章小结
第4章 肺实质的分割
    4.1 去除背景信息
        4.1.1 固定阈值法
        4.1.2 最大类间方差法
        4.1.3 结果分析
    4.2 去除周围组织
    4.3 左右肺分离
    4.4 肺实质的边界缺失情况检测
    4.5 修复图像
        4.5.1 凸点搭桥法修复肺实质
        4.5.2 滚球法修复肺实质
        4.5.3 扩散算法修复肺实质
        4.5.4 结果分析
    4.6 本章小结
第5章 肺部肿瘤的提取
    5.1 常用的肺肿瘤分割方法
    5.2 随机游走算法原理
        5.2.1 随机游走的定义
        5.2.2 随机游走分割算法的介绍
        5.2.3 随机游走算法提取肺部肿瘤结果
    5.3 本文改进的随机游走算法
        5.3.1 权重函数的改进
        5.3.2 增加备用种子点
    5.4 实验结果及分析
        5.4.1 实验结果
        5.4.2 结果分析
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割[J]. 周艳青,薛河儒,潘新,郜晓晶.  华中科技大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]基于扩散算法的CT图像中肺实质的分割算法[J]. 马新利.  数字技术与应用. 2017(09)
[3]2017年中国最新癌症数据[J].   中国肿瘤临床与康复. 2017(06)
[4]吸烟与癌症相关性的研究进展[J]. 左晶晶,陈晨,曾曼丽,李曼,胡章威,陶泽璋.  现代生物医学进展. 2017(16)
[5]中国癌症流行病学与防治研究现状[J]. 曾磊,王国平.  世界最新医学信息文摘. 2016(87)
[6]The incidence and mortality of major cancers in China,2012[J]. Wanqing Chen,Rongshou Zheng,Hongmei Zeng,Siwei Zhang.  Chinese Journal of Cancer. 2016(08)
[7]基于多尺度的改进Graph cut算法[J]. 樊淑炎,丁世飞.  山东大学学报(工学版). 2016(01)
[8]X-CT成像技术进展简述[J]. 王艳芹,王秀丽.  中国医疗设备. 2015(11)
[9]医学物理绪论课教学内容探讨[J]. 吴兴达.  广东医学院学报. 2013(05)
[10]基于维纳滤波的高斯含噪图像去噪[J]. 张东,覃凤清,曹磊,刘书君.  宜宾学院学报. 2013(12)

博士论文
[1]有限角逆向螺旋锥束CT重建算法研究[D]. 武栋.重庆大学 2015
[2]肺结节图像的分析与识别[D]. 曹蕾.南方医科大学 2009
[3]高分辨率CT图像的肺部病变计算机辅助诊断研究[D]. 吴龙海.中国科学技术大学 2008

硕士论文
[1]不完整投影数据下X射线CT重构算法研究[D]. 王磊.中国科学技术大学 2017
[2]基于CT图像的肺结节检测方法研究[D]. 王鑫.长春工业大学 2015
[3]基于PET/CT图像分析的肺癌放疗关键技术研究[D]. 高珊.大连理工大学 2015
[4]基于医学图像的肺结节特征提取与辅助检测[D]. 李秋萍.山东财经大学 2015
[5]移动医学影像阅片系统构建与关键技术研究[D]. 梁炳进.南方医科大学 2015
[6]基于DICOM序列影像的肺结节检测算法研究[D]. 罗旋.电子科技大学 2015
[7]白噪声图像批量识别和噪声区域定位软件的设计及实现[D]. 王子心.西安电子科技大学 2014
[8]灰度图像的直方图均衡化处理研究[D]. 陈永亮.安徽大学 2014
[9]临床CT图像中肝脏肿瘤分割研究[D]. 杨柳.重庆大学 2013
[10]基于Snake模型的肺结节图像处理[D]. 王奇.苏州大学 2013



本文编号：2927524