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基于随机森林和BSS特征的PET-CT肺肿瘤分割

发布时间:2017-09-12 08:52

  本文关键词:基于随机森林和BSS特征的PET-CT肺肿瘤分割


  更多相关文章: 肺肿瘤分割 随机森林 单调下降 盲源分离 PET CT


【摘要】:据统计,近几十年人类肺癌的发生率和死亡率一直处于上升趋势。因此,肺肿瘤的精确分割在临床评估和病情监测中起到非常重要的作用。PET-CT是定量的分子-结构成像技术,是如今用以肿瘤等疾病早期诊断的最佳手段。在本课题中,充分利用肺肿瘤在PET和CT两种成像模态上的信息,结合3D单调下降函数、随机森林(random forests,RF)和盲源分离算法(BSS,Blind Source Separation)来解决肿瘤分割问题。首先,3D单调下降函数在PET图像上对同质均匀的肿瘤初步定位。然后,再利用加入BSS特征的随机森林算法对肺肿瘤进行精确分割。在定位阶段,均匀的肿瘤可以看成是单调下降的函数,即灰度值从均匀肿瘤最大值处到背景的变化是逐渐递减的。在精确分割阶段,随机森林训练时,不仅分别从PET和CT图像上提取了特征,而且基于盲源分离算法,在PET图像上提取了包含图像分解信息的BSS特征。并且加入了特征选择步骤,来减少训练时间和提高分类性能。本文的创新点在于通过特征提取的方式充分利用PET图像的新陈代谢信息和CT图像的解剖信息;提取了充分利用PET图像分解信息的BSS特征;将3D单调下降函数和随机森林算法充分结合,先定位再分割达到精确分割肺肿瘤的目的。在23个患有非小细胞肺癌的3D PET-CT数据上验证本文算法的合理和有效性,并将实验结果与其他图像分割算法进行比较,如区域生长算法、改进的图割算法等。实验的结果表明本文算法在肿瘤分割方面有更好的精确度。
【关键词】:肺肿瘤分割 随机森林 单调下降 盲源分离 PET CT
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R734.2;TP391.41
【目录】:
  • 中文摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 引言9-17
  • 1.1 PET-CT肺肿瘤分割的研究背景及意义9-11
  • 1.1.1 肺癌的研究背景9
  • 1.1.2 医学影像技术研究意义9-11
  • 1.2 图像分割算法简介11-13
  • 1.3 肺肿瘤分割方法研究现状13-14
  • 1.4 本文的研究内容14-15
  • 1.5 文章组织结构15-17
  • 第二章 单调下降函数、随机森林和BSS算法17-26
  • 2.1 单调下降函数17-18
  • 2.1.1 单调下降函数简介17
  • 2.1.2 单调下降函数原理和解法17-18
  • 2.2 随机森林18-21
  • 2.2.1 随机森林简介18-19
  • 2.2.2 随机森林分类原理19-20
  • 2.2.3 随机性和特征的重要性20-21
  • 2.2.4 随机森林解法21
  • 2.3 盲源分离算法模型21-25
  • 2.3.1 盲源分离对多通道图像分解21-22
  • 2.3.2 盲源分离对单通道图像分解22-23
  • 2.3.3 盲源分离在PET图像上的解法23-25
  • 2.4 本章小结25-26
  • 第三章 肺肿瘤的分割26-40
  • 3.1 算法及创新26-27
  • 3.1.1 算法简介26
  • 3.1.2 本文的创新点26-27
  • 3.2 预处理27-29
  • 3.2.1 PET图像上采样27
  • 3.2.2 排除骨骼区域27-28
  • 3.2.3 获得连通区域28-29
  • 3.3 同质均匀肿瘤定位29-31
  • 3.4 肿瘤精确分割31-39
  • 3.4.1 特征提取32-35
  • 3.4.2 特征选择35-36
  • 3.4.3 随机森林训练36-38
  • 3.4.4 随机森林分割38-39
  • 3.5 后处理39
  • 3.6 本章小结39-40
  • 第四章 实验结果及分析40-47
  • 4.1 实验结果分析40-42
  • 4.1.1 图像的获取40-41
  • 4.1.2 评判标准41
  • 4.1.3 参数值的设置41-42
  • 4.2 实验分析与比较42-46
  • 4.2.1 金标准的相关性42
  • 4.2.2 与其他图像分割算法进行比较42-46
  • 4.3 本章小结46-47
  • 第五章 总结和展望47-49
  • 5.1 总结47-48
  • 5.2 展望48-49
  • 参考文献49-56
  • 攻读学位期间公开发表的论文、专利56-57
  • 附录 缩略词57-58
  • 致谢58-59

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