基于模糊c均值聚类和字典学习的肺结节分割

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4、義Ｉ嶺議麵壽餐據於讓謙觀龜中图分类号：密级：公开学科分类号：论文编号：37_081203_11045632016100392_LW硕士学位论文基于模糊C均值聚类和字典学习的肺结节分割作者姓名：苏志远学科专业：计算机应用技术指导教师：刘慧教授培养学院：计算机科学与技术学院二〇一六年ಯ月SegmentationofPulmonaryNodulesBasedonFuzzyC-MeansClusterandDictionaryLearningAlgorithmADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandid

5、ate:SuZhiyuanSupervisor:Prof.LiuHuiSchoolofComputerScienceandTechnologyShandongUniversityofFinanceandEconomicsSponsorBy:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.61572286,No.61272245),KeyResearchDevelopmentProgramofShandongProvince(No.2014GGX101037).中图分类号：密级：公开学科分类号：论文编号：37_0

6、81203_11045632016100392_LW硕士学位论文基于模糊C均值聚类和字典学习的肺结节分割作者姓名：苏志远申请学位级别：工学硕士指导教师姓名：刘慧职称：教授学科专业：计算机应用技术研究方向：机器学习及应用学习时间：自2013年9月1日起至2016年6月30日止学位授予单位：山东财经大学学位授予日期：2016年6月国家自然科学基金（61572286,61272245），山东省科技厅-省重点研发项目（2014GGX101037）资助摘要摘要当今世界工业化进程的不断加快，给我们的物质生活带来了很大的改变。同时，也引发了生态环境的退化及由此蔓延的环

7、境问题导致污染日益加剧。雾霾、PM2.5、水质富营养化等环境词汇不绝于耳。这些问题不断刷新人类身体健康的底线，致使肺癌成为癌症致死的罪魁祸首，亟待需要寻求治疗肺癌的新手段。由于肺癌的I型表现主要是以肺结节的形式存在，而最好的治疗手段就是早发现早治疗。目前，随着医学影像、机器学习和数字图像处理等技术的不断突破，使得肺癌计算机辅助诊断系统（ComputerAidedDiagnosis，CAD）发展速度加快。而精确的分割肺结节是CAD系统得以准确诊断的重要基础。肺部影像的主要采集手段是拍摄电子计算机断层扫描图像（ComputedTomography，CT），由

8、于CT影像的成像原理等问题使得噪声和影像数据量大等问题无法避免，并且针对毛玻璃型