CT图像中肝脏分割方法研究

发布时间：2017-10-07 05:20

  本文关键词：CT图像中肝脏分割方法研究

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【摘要】：近年来,由于肝癌患者数量持续增长,早期诊断和准确的手术规划对治疗肝癌至关重要。精确的肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断和手术规划的必要步骤,它对于肝脏组织的定量分析、图像配准以及三维可视化建模具有重要的学术和应用研究价值。本论文提出了一种针对腹部CT图像的肝脏分割策略,该策略采用由粗到细的分割方法,充分利用了CT切片图像在空间上的连续性,实现了全序列图像中的肝脏分割。论文的具体研究内容如下:(1)对CT图像进行预处理以及对分割结果进行后处理操作。本文对CT图像的预处理包括将医学图像DICOM格式转换为常用的BMP格式和中值滤波去噪。对分割结果的后处理包括利用形态学方法平滑图像边缘,填充二值图像中的孔洞以及提取最大连通区域。(2)采用基于空间邻域信息的核模糊C均值聚类算法(SKFCM)对腹部CT图像中的肝脏进行粗分割,本文第一次将SKFCM算法用于肝脏分割。SKFCM算法是在模糊C均值聚类算法(FCM)的基础上引入了核函数和空间邻域信息,它的聚类能力和抗噪声能力比FCM算法强。在腹部CT切片图像中,相邻切片的形状变化较小,利用这一特性,可实现肝脏图像的连续粗分割。粗分割结果中有大概一半的分割结果不需要再进行细分割,这些不再需要进行细分割的粗分割结果可作为模板,用于自动生成细分割的种子点。(3)采用本文提出的改进的GrowCut算法对粗分割结果中分割不完全的图像进行细分割。传统的GrowCut算法是一个交互式的分割算法,需要手动输入种子点,分割效果依赖于种子点的选择。本文改进了GrowCut算法,可实现种子点的自动生成,提高了分割的效率和准确性。利用本文提出的由粗到细的分割策略对三组腹部CT图像进行了肝脏分割,并对分割结果进行了定性和定量分析,验证了本文提出的肝脏分割方法的准确性和有效性。
【关键词】：腹部CT图像 肝脏分割 SKFCM GrowCut
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R735.7;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.3 本文的研究内容15-16
• 1.4 本文的组织结构16-18
• 第2章 CT图像的预处理和后处理18-28
• 2.1 医学图像格式转换18-20
• 2.1.1 DICOM文件18-19
• 2.1.2 BMP文件19
• 2.1.3 DICOM文件到BMP文件的转换19-20
• 2.2 图像去噪20-22
• 2.2.1 均值滤波20-21
• 2.2.2 中值滤波21-22
• 2.3 形态学图像平滑22-25
• 2.3.1 膨胀22-23
• 2.3.2 腐蚀23
• 2.3.3 开运算23-24
• 2.3.4 闭运算24
• 2.3.5 图像平滑24-25
• 2.4 填充孔洞25-26
• 2.5 提取图像中的最大连通区域26-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第3章 基于SKFCM算法的肝脏图像粗分割28-43
• 3.1 模糊C均值聚类算法28-32
• 3.1.1 模糊集28-29
• 3.1.2 C均值聚类算法29
• 3.1.3 模糊C均值聚类算法29-31
• 3.1.4 模糊C均值聚类算法的不足31-32
• 3.2 改进的模糊C均值聚类算法32-38
• 3.2.1 基于空间邻域信息的模糊C均值聚类算法32-34
• 3.2.2 基于核函数的模糊C均值聚类算法34-37
• 3.2.3 基于空间邻域信息的核模糊C均值聚类算法37-38
• 3.3 基于SKFCM算法的肝脏图像粗分割38-40
• 3.4 实验结果与分析40-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 基于改进的GrowCut算法的肝脏图像细分割43-58
• 4.1 元胞自动机理论43-47
• 4.2 传统的GrowCut算法47-50
• 4.2.1 GrowCut算法的基本思想47-49
• 4.2.2 GrowCut算法的特点49
• 4.2.3 GrowCut算法的不足49-50
• 4.3 改进的GrowCut方法50-52
• 4.4 实验结果与分析52-57
• 4.5 本章小结57-58
• 总结与展望58-60
• 本文工作总结58-59
• 本文创新点59
• 展望59-60
• 参考文献60-66
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单66-67
• 致谢67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 李华 ,谢元辉;图像文件的格式及转换[J];电子与电脑;2002年05期

2 张德才;周春光;周强;池淑珍;王u&菁;;基于轮廓的孔洞填充算法[J];吉林大学学报(理学版);2011年01期

3 王华忠;俞金寿;;核函数方法及其模型选择[J];江南大学学报;2006年04期

4 沈清波;吴炜;杨晓敏;何小海;;分水岭变换在岩屑图像分割中的应用[J];计算机应用;2009年10期

5 常锐;裴海龙;;基于形态学的快速图像搜索与识别算法[J];计算机工程与设计;2007年07期

6 张华;;DICOM医学图像格式转换的研究[J];现代电子技术;2006年16期

7 朱士虎;朱红;何培忠;;形态学运算中结构元素选取方法研究[J];现代计算机(专业版);2009年07期

8 熊奎,况建荣,李超,王道梅,马玉芳;三维适形技术在射频消融治疗原发性肝癌中的应用[J];肿瘤防治研究;2005年08期

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本文编号：987144