基于血管去除的肺结节自动检测研究

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1、南方医科大学2010级硕士学位论文基于血管去除的肺结节自动检测研究AutomaticLungNoduleDetectionBasedOilVesselRemoving课题来源：国家自然科学基金项目(31271067)国家自然科学基金青年基金项目(61102114)学位申请人导师姓名专业名称培养类型培养层次所在学院潘烁张煜副教授曹蕾副教授生物医学工程全日制学术型硕士研究生生物医学工程学院2013年5月日广州硕士学位论文‘＼嗍嬲基于血管去除的肺结节自动检测研究硕士研究生：潘烁指导老师：张煜曹蕾摘要近年来肺癌呈高发态势，成为威胁人

2、类健康的头号杀手，及早的发现和诊断是治疗肺癌的最好途径。早期的肺癌往往表现为结节形态，其特征往往表明该肺部病变的性质和预后，因此，检测出肺结节对于诊断肺癌有着重要意义。目前，肺结节主要是依靠胸部计算机断层扫描成像(CompmedTomography,CT)来检测，作为一种十分普及的医学成像设备，CT具有分辨率高，图像信息丰富等特点，对肺结节的早期检测具有重要价值，广泛应用于肺癌的检测诊断中。随着CT扫描技术的发展，可获得的影像分辨率不断提高，一个肺部CT序列往往包含数百张平片，仅凭医生肉眼识别肺结节，工作量大且枯燥，容易造成

3、漏诊误诊，借助于肺结节计算机辅助检测CAD(CompmerAidedDetection)系统对肺部图像中的结节进行自动检测识别可大大减轻医生工作量，辅助医生诊断，提高结节检测效率。肺结节的自动检测，目前已经出现很多研究工作，如：基于特征、基于先验知识及基于模板匹配的肺结节检测方法。这些方法直接对肺部CT图像中的肺结节进行检测，但在实际应用中，由于肺部CT影像包含了大量血管结构，其灰度与肺结节相近，易对肺结节检测产生很大干扰，从而影响肺结节检测精度。针对此问题，本文提出一个新的肺结节检测思路：首先去除肺部血管结构以减少其对结节

4、检测的干扰，然后再进行肺结节检测，这将大大降低检测难度，提高检测精度。针对上述思路，本文在肺结节检测处理过程中，首先进行肺部血管结构增强，这是因为在肺部CT图像中，细小血管与背景的灰度差异并不明显，故要想T中文摘要正确提取出血管结构必须先对其进行增强，目前，构造基于Hessian矩阵特征值的滤波器来增强血管结构是比较常见的方法。由于肺部血管大小形态各异，从靠近肺门及心包的动静脉到末端的毛细血管，多次分级形成复杂的血管树形结构，单一尺度滤波器不能很好地增强不同大小的血管，因此，本文构建多尺度滤波器，在不同尺度下对数据进行滤波处

5、理，此类多尺度滤波器可有效提取出各类血管的形状信息，并且在增强血管结构的同时抑制非血管结构如肺结节。对血管滤波增强的目的在于辅助血管分割，在得到滤波增强的血管结构后，再提取滤波增强图像的血管信息，将肺部血管从肺实质数据中分割出来，得到较为完整的血管树，将其去除之后便可得到肺结节，从而达到检测肺结节的目的。模糊C均值聚类(FCM)算法由于其简单、鲁棒性强等优点已经被广泛应用在医学图像分割中。在本文中，我们也选择了FCM方法对滤波增强后的血管进行分割，并将分割后的血管树从原肺实质图像中去除，从而得到仅保留肺结节的图像，实现肺结节

6、的检测。本文的实验数据来自肺部图像数据库联盟(LungImageDatabaseConsortium，LIDC)提供的数据库，结合多尺度血管滤波和模糊C均值聚类，本文实现了基于血管分割的肺部CT图像结节自动检测方法，对数十套标准CT序列进行了测试。程序代码由MATLAB和C++语言编程完成，实验结果显示，该算法在二维和三维CT肺部数据的结节检测中都是合理可行的，可以有效地辅助医生对肺结节的检测工作。关键词：肺结节检测、血管滤波、血管分割、FCM、Hessian矩阵II硕士学位论文AutomaticLungNoduleDete

7、ctionBasedonVesselRemovingName：ShuoPanSupervisor：YuZhang，LeiCao．ABSTRACTInrecentyears，thelungcancerbecomesthemainkillerandthreatensthehumanhealthseverely．Earlydetectionanddiagnosisiscriticalforlungcancertreatment．Fortheearlyperformanceoflungcancerispulmonarynodules

8、，thecharactersofwhichalwaysindicatethelungdisease’Snatureandprognosis，therefore，thedetectionoflungnodulesisveryimportantforthediagnosisoflungcanc