基于改进Top-Hat算法的肺部CT图像处理方法的研究

发布时间：2021-04-29 17:09

　　目前,肺结节是最常见的一种肺部疾病,而肺癌的发病率和死亡率最高,严重威胁人类的健康。目前临床肺结节筛查的主要手段是胸部CT平扫和增强检测,而医生诊断肺部CT图存在以下问题:医生诊断的正确性依赖很多主观因素;医生的工作量大,并且不同资龄的医生诊断结果有差异;临床专家需要从巨大数量的CT检查中找到与肺病有关的信息,这本身是复杂度高,技术含量高的工作。本文从辅助医生专家的角度出发,利用图像处理手段提供自动的病灶检测分析,能够在极短的时间内完成CT检查分析,降低了医生的误诊率与阅片时间。本文针对肺结节的边缘检测与特征值的计算进行研究。首先分析了肺部CT图像的特征。其次研究了肺部CT图像边缘检测算法、肺部CT图像常用的区域生长算法、深度学习算法。总结了它们的原理及其优缺点。最后采用了Top-Hat算法与小波算法相结合的方式,在多尺度、多形状、多方向上对Top-Hat算法的结构元素进行改进。针对肺部CT医学图像进行了图像采集、图像预处理、肺实质分割、图像对比度增强、疑似点边缘检测、疑似肺结节诊断等处理过程的研究。论文处理了大量的肺部CT医学图像,结合肺实质内肺结节与血管的形态特征,采用圆形和线形结... 

【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究的背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
第2章 医学CT图像处理算法
    2.1 数学形态学
        2.1.1 数学形态学算法
        2.1.2 灰度形态学算法
    2.2 边缘检测算法
    2.3 区域生长算法
    2.4 深度卷积神经网络算法
    2.5 小波分解与重构算法
    2.6 Top-Hat算法改进
        2.6.1 Top-Hat算法
        2.6.2 结构元素选取
    2.7 本章小结
第3章 肺部CT图像处理
    3.1 肺部CT图像采集
    3.2 肺部CT图像特征分析
    3.3 肺部CT图像基本处理
        3.3.1 肺部图像预处理
        3.3.2 肺实质分割
        3.3.3 肺部图像对比度增强
        3.3.4 肺部图像边缘检测
        3.3.5 肺结节特征值计算
        3.3.6 肺部CT图像诊断过程
    3.4 本章小结
第4章 肺部CT图像处理结果与分析
    4.1 肺结节图像处理的算法流程图
    4.2 本文算法处理肺部CT图像的结果
    4.3 几种算子处理肺部CT图像处理结果对比
        4.3.1 边缘检测算子处理结果分析
        4.3.2 区域生长算子处理结果分析
        4.3.3 深度卷积神经网络算法处理结果分析
    4.4 本章小结
第5章 GUI界面设计
    5.1 图像增强模块设计
    5.2 图像分割模块设计
    5.3 边缘检测模块设计
    5.4 特征值模块设计
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术成果
致谢
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多尺度的去噪方法研究[J]. 刘强,李宏宁.  电脑知识与技术. 2018(17)
[2]基于不同结构元素的地物边界提取对比实验研究[J]. 李帅,郭力娜,曹应举,王奉林,王文佩.  唐山学院学报. 2018(03)
[3]计算机辅助检测对乳腺钙化灶标记的临床意义[J]. 杨开颜,刘小娟,司丽芳,蒋涛.  肿瘤影像学. 2018(01)
[4]基于小波变换的车牌文字模糊识别算法研究[J]. 吴晓刚,羊波.  福建电脑. 2018(01)
[5]基于深度卷积神经网络算法的肺结节检测模型[J]. 杨晶晶,王骞,宣晓华.  数学建模及其应用. 2017(04)
[6]基于小波变换多尺度的图像边缘检测方法研究[J]. 谢道平.  大众科技. 2017(11)
[7]基于改进Sobel算法的车辆检测技术[J]. 赵勇,李怀宇.  电子科技. 2017(11)
[8]雾霾天气下车前障碍物识别[J]. 李浩,刘志超,杨梅,张良玉.  电子世界. 2017(21)
[9]基于区域生长分割算法在医学图像中的研究[J]. 何颖,张星阳,赵金龙.  数字技术与应用. 2017(10)
[10]一种基于Canny算子的图像边缘检测方法[J]. 辛玉欣,王传洋.  信息与电脑(理论版). 2017(18)



本文编号：3167850