基于DoG的胸部CT肺结节自动检测算法研究

发布时间：2017-04-09 01:00

  本文关键词：基于DoG的胸部CT肺结节自动检测算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,雾霾等极端天气频发,我国多个城市空气质量持续恶化,这直接导致因呼吸问题引发的肺癌发病率居高不下。如何有效地提高肺癌的治疗效果成了医学上急需解决的问题。多年的临床数据指出,对肺癌的早期诊断能够显著地减小肺癌的致死率。目前最为有效的肺癌检测手段是通过断层扫描而成的CT图像。医学专家们通过观察病人肺部的CT图像来分析病人的情况,因此病人的治疗方案取决于医生的临床经验和医学水平。为了更好地辅助医学专家诊断,减小因为医生水平不一导致治疗方案有效性的差异,人们开始借助于计算机辅助诊断系统(CAD)。计算机辅助诊断系统是利用CT影像成像的特点,根据图像处理、模式识别等知识,辅助医生诊断病人肺部可能存在的病灶区域,其核心在于如何提供一个有效的诊断算法。计算机辅助诊断系统主要包含以下几个部分:肺实质提取、肺结节检测和分割、特征提取以及肺结节诊断。每一个步骤的有效性都会直接影响到最后的识别结果。为了提高肺结节检测的准确性,提高肺结节诊断的准确度,本文重点提出了一种基于高斯差分函数的结节检测法,不仅提高了结节检测的准确性,同时还提高了后期特征提取的有效性。本文的主要内容如下:1)针对肺实质区域的边缘轮廓的特点,将CT图像二值化,并利用数学形态学操作对肺实质进行轮廓的提取,从而实现肺实质的分割。该方法计算量小,人为参与少,有效地进行了肺实质自动分割。2)提出了基于高斯差分函数(Do G)的肺结节定位法实现肺结节的准确检测和分割。该方法能够克服滤波器法改变肺结节的大小和形状的缺点。同时利用Hessian矩阵的方法去除假阳性结节,实验证明该方法比高斯拉普拉斯法和滤波器法相比有更高的准确度和更低的假阳性,同时还有效的减少了计算量,加快了算法实现的效率。3)采用了有效的特征提取。主要提取了灰度特征、几何特征、纹理特征和形态特征等21个特征。避免了过多特征提取而导致的计算量过大以及过学习的问题。另外,根据本样本空间的特点,选取对于样本数有限的状态下更为有效的分类器——支持向量机(SVM)。对比了不同的核函数以及不同参数下的识别准确度。实验证明,本文提出的肺定位结节法比滤波器检测法有更好的准确率和更低的假阳性率。
【关键词】：CAD DoG肺结节检测 Hessian矩阵 特征提取 支持向量机
【学位授予单位】：广州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R730.44;TP391.41;R734.2
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 课题的背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状和发展趋势11-12
• 1.3 CT图像介绍12-14
• 1.4 计算机辅助诊断系统介绍14-16
• 第二章 肺实质图像分割16-27
• 2.1 基本概念16-18
• 2.2 肺实质提取18-27
• 第三章 肺部感兴趣区域检测与分割27-42
• 3.1 肺部感兴趣区域27-28
• 3.2 肺部感兴趣区域检测28-41
• 3.3 本章小结41-42
• 第四章 肺结节特征提取与挑选42-51
• 4.1 图像特征基本概念42-43
• 4.2 肺结节图像的特征提取43-48
• 4.3 特征归一化48-51
• 第五章 基于SVM的肺结节诊断与识别51-59
• 5.1 SVM（支持向量机）51-57
• 5.2 基于SVM的图像分类57-59
• 第六章 实验结果与分析59-70
• 6.1 肺结节检测结果与分析59-61
• 6.2 肺结节诊断结果与分析61-67
• 6.3 基于MFC的医疗图像处理软件设计67-69
• 6.4 小结69-70
• 第七章 总结与展望70-72
• 7.1 本文主要工作70
• 7.2 相关工作展望70-72
• 参考文献72-77
• 致谢77-78
• 附录78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 屈若yN;周宝森;;2004-2010年中国肺癌死亡分布及趋势分析[J];中国卫生统计;2014年06期

2 卞晓月;武妍;;基于CT图像的肺实质细分割综合方法[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2010年05期

3 李彬;田联房;欧陕兴;;恶性肺结节早期诊断智能识别相关技术综述[J];生物医学工程学杂志;2009年05期

4 刘阳;赵大哲;刘积仁;;基于K-L变换和支持向量机的三维肺结节识别[J];东北大学学报(自然科学版);2009年09期

  本文关键词：基于DoG的胸部CT肺结节自动检测算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：294084