不规则形态肺结节的分割及毛刺检测研究

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1、分类号密级ＵＤＣ号编讀＾似淨硕壬学位论文不规则形态肺结节的分割及毛刺检测研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｒｒｅｇｕｌａｒＬｕｎｇＮｏｄｕｌｅＡｕｔｏｍａｔｉｃＳｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｇＳｉｃｕｌａｔｉｏｎＤｅ化ｃｔｉｏｎｐ邢谦谦导师姓名曹蕾专业名称生物医学工程培养类型学术型论文提交日期２０１５年４月南方匯科大学２０１２级硕壬学位论文不规则形态肺结节的分割及毛刺检测硏究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｒｒｅ山

2、ａｒＬｕｎＮｏｄｕｌｅＡｕｆ：ｏｍａｔｉｃｇｇＳｅｇｍｅｎｔａ村ｏｎａｎｄＳｐｉｃｕｌａｔｉｏｎＤｅｔｅｃ村ｏｎ＂课题来源：国家自然科学基金ｆｒ年基金６ｎ〇２ｉ１４（）学位申请人邢谦谦导师姓違曹蕾副教授专业在称生物医学工程培养类型学术型培养层次硕壬所在学院生物医学工程学院答辩委员会主席韩国强答辩委员会委员李小华陈晓峰黄瑞旺王全师２０１５年５月２０日广州硕去学位论文不规则形态肺结节的分割及毛刺检测研究

3、硕±研究生：邢谦谦指导老师：曹蕾摘要肺癌是目前世界上发病率最高、死亡率最高的恶性肿瘤。肺结节为肺癌的一早期形态之，表现为肺内直径不超过３ｃｍ的圆形或类圆形致密影，边缘光滑一或呈分叶状，可有棘状突起及毛刺。由于肺结节分布位置不定，大小不，形。态各异，，，密度与肺部其他组织类似单凭人眼进行识别难度很大研究表明￣￣如果肺癌可Ｗ被早期发现和治疗，患者的５年存活率可由９１４％提高到６０７０％。因此，肺结节的早期诊断和治疗对于提高肺癌患者的存活率是非常关键的。ＣＴ在肺结节的检出

4、和定性中起着重要的作用，ＣＴ图像中肺结节的影像学特征包括结节的大小、、、生长速度、结节的边缘巧化情况支气管征、胸膜凹陷征，、与周围组织的关系等。这些影像学特征对鉴别肺结节的良恶性有重要意义研究称大部分病例可根据ＣＴ图像中肺结节的形态对肿瘤性质作初步判断。肺。结节的边缘信息主要包括边缘是否光滑，有无分叶征和毛刺征恶性结节通常边缘不规则、深分叶、细短毛刺，周缘结构向结节纠集，而良性结节边缘大多清晰、光滑、整齐、无分叶。毛刺征是提示肺结节恶性程度较高的重要边缘特征，表现为自结节边

5、缘向周围伸展呈放射状排列的无分支的直而有力的细短线条影。肺结节计算机辅助诊断系统（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）应用先进的计算机图像处理技术对肺部ＣＴ图像进行自动分析，辅助影像科医生对肺结节进行识别和诊断。如果ＣＡＤ系统能将毛刺征准确的量化出来，给影像科医生直观的量化数据，就能辅助他们鉴别肺结节的良恶性，提高工作效率和鉴别准确。。率目前国内外的学者对毛刺征的检测与量化方法研究较少，发展并不成熟Ｉ摘要一方面，现有的毛刺检测方法对毛刺的保

6、留并不完整，导致毛刺水平量化的不准确一；另方面，合理、准确的毛刺水平量化指标对毛刺水平的量化也至关重一要，、。因此目前尚没有统准确的毛刺水平量化指标被提出，肺结节的毛刺检测方面仍有大量工作要做。本文重点对肺结节的毛刺特征进行了深入研究，在肺结节分割及其毛刺检测两个方向进行了深入研究和大量实验。在ＣＴ图像上毛刺灰度值较低，与肺实质的对比度相比结节与肺实质低很多，且形状狭窄，。使得分割结节时很容易将毛刺漏掉，因而无法准确分析毛刺特征针对此问题，。本文首先实现肺结节主体的精确

7、分割，在此基础上进斤肺结节毛刺的完整分割此外，本文提出肺结节毛刺水平的量化指标实现肺结节毛刺水平的精确量化。本文的主要工作包括：１、ＣＴ图像肺结节主体的分割肺结节的准确分割是肺癌诊断和治疗的关键技术，对肿瘤后续生长的评估及病变良恶性判别具有重要意义。肺结节主体的精确分割是毛刺提取及毛刺水平量化的基础，目前存在的肺结节分割方法很多。其中，区域生长法经典、简单、快速，本文首先选用区域生长法进行肺结节主体的初始分割。水平集算法分割精确、灵活、计算稳定，其基本思想是将闭合曲线（曲

8、面）的演化问题转化为更高维空间中的水平集函数曲线（曲面）的隐式解。本文选用无需重新初始化的距离正则化水平集算法，区域生长算法得到的分割结果作为水平集方Ｊ法的初始轮廓，进行结节主体的精确分割。这样不仅可＾ｌ，而且ｔ加快收敛速度使分割结果更加接近真实的结节主体边界。２、肺结节的毛刺检测及毛刺水平量化肺结节的毛刺检测及毛刺水平的量化评级可Ｗ辅助医生进行肺结节的良恶性巧别，对恶性结节进行及早诊断和治疗，有助于提髙患者的存活率。目前已