CT定位片中椎骨检测算法研究

发布时间：2017-10-23 19:06

  本文关键词：CT定位片中椎骨检测算法研究

  更多相关文章： CT定位片 椎骨检测 Adaboost算法 多角度检测 分类器

【摘要】：随着计算机的迅速发展，医疗诊断逐渐由过去的经验主导式向科学精确的数字化模式转变。计算机辅助检测技术（Computer-Aided Detection, CAD）成为了当今医疗领域的研究热点。CAD用计算机自动定位出感兴趣区域，即对病变区域的检出，以达到早期发现、诊断与治疗的目的。椎骨的计算机辅助检测是后期的分割重建等图像处理工作的基础，同时也能自动标定扫描参考线，降低放射科技师手动标定的工作量。 在分析介绍CT定位片中椎骨检测的研究意义的基础上，对Adaboost学习算法进行了深入的研究。针对目前椎骨检测存在要求图片中椎骨数目确定，且Haar-like特征不能描述任意旋转角度等问题，提出了多角度椎骨检测算法。 首先，基于Adaboost算法，构造了强分类器。构造强分类器主要包括建立训练数据集、计算Haar-like特征值和构造强分类器。其中，计算Haar-like特征值时采用了积分图，大大提高了运算速度。利用Adaboost算法构造强分类器，通过该算法寻找对椎骨与非椎骨区分性最好的Haar-like特征。使用最小分类误差，，求出该特征对应的阈值和方向，构成弱分类器。将这些弱分类器按其权重进行加权组合成强分类器。 其次，提出了多角度椎骨检测算法。该算法可以用于解决CT定位片中不同节椎骨的倾斜角度不同，且Haar-Like特征不能描述带有任意旋转角度的椎骨问题。多角度椎骨检测算法根据统计分析获得的倾斜角度来旋转图像，使得待检测的椎骨处于水平位置。按设定的步长对CT定位片中的椎骨进行检测。 最后，对旋转图像中相近位置检测到得椎骨进行合并及优化。
【关键词】：CT定位片 椎骨检测 Adaboost算法 多角度检测 分类器
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R816.8;TP391.72
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 引言11-12
• 1.2 课题背景及研究意义12-14
• 1.3 椎骨检测的国内外研究现状14-15
• 1.4 本文的主要工作及内容安排15-17
• 第2章 相关理论基础17-27
• 2.1 椎骨成像原理17-20
• 2.2 计算机辅助检测算法介绍20-26
• 2.2.1 Boosting 算法21-22
• 2.2.2 支持向量机算法22-23
• 2.2.3 人工神经网络算法23-24
• 2.2.4 贝叶斯算法24-25
• 2.2.5 K 近邻算法25-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 基于 ADABOOST 的强分类器构造27-37
• 3.1 训练数据集的构造27-30
• 3.2 HAAR-LIKE 特征及其计算30-33
• 3.2.1 Haar-like 特征数量的计算30-31
• 3.2.2 Haar-like 特征值的计算31-33
• 3.3 基于 ADABOOST 算法的强分类器构造33-36
• 3.3.1 弱分类器的选取35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 椎骨检测算法37-43
• 4.1 图像旋转37-38
• 4.2 CT 定位片中椎骨检测38-39
• 4.3 检测结果的合并39-40
• 4.3.1 平均值法39
• 4.3.2 比较值法39-40
• 4.3.3 检测强度法40
• 4.3.4 重叠面积法40
• 4.4 检测结果的优化40-41
• 4.5 正位检测与多角度检测的比较41-42
• 4.6 本章小结42-43
• 第5章 实验结果分析与比较43-47
• 5.1 合并方法对检测性能的影响43-44
• 5.2 步长对检测性能的影响44
• 5.3 多角度与正位检测的性能比较44-45
• 5.4 多角度椎骨检测结果图像45-47
• 结论47-50
• 参考文献50-53
• 致谢53-54
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文54

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本文编号：1084895