原发性肺癌CT图像计算机辅助诊断的方法学研究

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1、摘要恶性肿瘤是人类五大死因之一，治愈恶性肿瘤一直是人类追求的目标。恶性肿瘤治愈的关键是早期诊断，二十世纪七十年代出现的CT是目前临床应用最广、珍断价值最大的影像检查工具，特别是对发病率逐年上升的原发性肺癌，有些国家及地区已用CT作为人群普查的手段，由此使原发性肺癌早期诊断率大幅提高。但同时也带来了问题：放射诊断医师面对大量的CT图像(有些甚至是大规模人群普查CT图像)，工作量增加的同时漏诊和由视疲劳造成的误诊也便产生。观察一组CT的二维断层图像发现病变，往往要依赖于医生丰富的读片经验，也使不同等级医院的医

2、师诊断准确率产生差异。利用计算机技术对二维断层图像进行分析和处理，如对病变的分割、提取、三维重建和三维显示，图像处理和识别技术使得计算机辅助读片成为可能，可以辅助医生对病变及其它感兴趣的区域进行定性乃至准确的定量分析，使医生看得更好，看得更准，从而可以大大提高医疗诊断的准确率和正确性。基于掌握原发性肺癌的有关基础知识是CAD(computer-aideddiagnosis．CAD)的必要条件，本文从原发性肺癌的流行病学、发病率概况及CT图像征像等方面详尽论述了相关基础医学知识，简要总结了其特点，提出了影响

3、CT正确诊断的因素。本文对CT成像技术基础做了全面的阐述，包括CT成像原理、多层CT成像技术原理及其技术方面的局限性、CT在原发性肺癌中的临床应用及其局限性。简要分析了CT值，介绍了cT值的应用。针对现有的方法及存在的问题，对cT值的理论计算、人体组织属性参数推导的处理方法进行了较为深入的研究。通过对193例周围型肺癌CT图像的统计分析，选择影响周围型肺癌组织学分型的17个临床及CT影像客观指标，并对其进行量化，经Fisher精确检验，得出了各因素对CT图像诊断的影响，并根据CT图像特征得出周围型肺癌判别

4、病理分型的数学模型。通过对146例中心型肺癌cT图像的统计分析，选择影响中心型肺癌组织学分型的13个临床及CT影像客观指标，并对其进行量化，经Fisher精确检验，得出了各单因素对CT图像诊断的影响，并根据CT图像特征得出中心型肺癌判别病理分型的数学模型。本文对肺部结节的检测进行了探讨。对分布位置不定、形态各异的肺结节的检测一直是国际上各大学和大跨国公司研究的热点。我们将对肺部结节的检测分为图像的预处理、肺部的提取、感兴趣区域(ROI)的分割、ROI特征提取和分类几个部分，对普通cT图像和高分辨率cT图像

5、的不同算法进行了研究。肺实质的提取使用边界检测、连通域标记等方法，对于结节与胸膜相连的情况也进行了讨论处理，采用Y．Kawata等人的几何方法补偿因胸膜被结节侵蚀失去的肺实质部分，得到肺实质后我们用分水岭分割、区域生长算法和模糊C均值聚类方法进行分割得到ROI，然后提取ROI面积、质心等特征，并引入分形维数作为新的特征来识别结节与血管。最后对数据的表面显示也作了处理研究。结节的良恶性判别问题是本论文讨论的另一个主要内容。良恶性判别是目前研究的一个难点，也是结节的一级分类。我们将现有方法分为“测量法”和“对

6、比法”两类，并对测量法进行了详细的研究。结合医学知识，给出了医学上结节CT征象的判别的算法。同时计算了结节的二维几何测量和纹理特征(“空间灰度级方法”和“灰度级累加长度方法”)，三维的高斯曲率和平均曲率特征，然后用线性判别分析方法进行分类，最后用ROC曲线测量分类器性能。本文使用临床数据对结节进行了二级分类——结节的病理分型，对周围型肺癌进行了病理分型的研究。通过选取直径、体积、球形度、平均密度值和密度标准方差五个特征测量和分析肺结节CT图像几何特征，其原因主要考虑医生多用直径来描述肿瘤的大小，用体积来描

7、述其增长速度，球形度则可以从三维区分开结节与血管，平均密度值和密度标准方差则有助于良恶性判别。我们发现该方法是比较典型的方法，具有速度较快、容易处理的特点，缺点是准确率较低。进而我们尝试使用了区域生长法和分水岭方法，并对全局优化方法实现三维可视化进行了探讨，结合纹理特征，构造合适的分类器从而达到分类的目的。分类器的性能用ROC曲线描述其性能。对判断结节的良恶性提出了一些新的见解。关键词cT原发性肺癌计算机辅助诊断统计分析计算建模图像处理AbstractMalignanttumorsisoneofthefi

8、vemostcommoncausesofthehumanbeingdeath，andthecureoftumorsisalwaystheaimthatpeoplepursued．Thekeyoftreatmentsisearlydiagnosis．CTdevelopedin1970s，istheimagetoolthatisusedmostpopularlyandconsideredtohavemorediagnosticva