基于迁移学习的胃部CT序列图像ROI区域提取

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1、创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：至窒至』日期刃／乡．乡．垆关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表

2、论文或使用论文(与学位论文相关)工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人授权西安电子科技大学图书馆保存学位论文，本学位论文属于垒逝(保密级别)，并同意将论文在互联网上发布。本人签名：导师签名：五么利日期刀／享．3．’垆摘要摘要随着科学技术的迅猛发展，人类的健康问题已经成为大家关注的热点。胃癌是我国最常见的恶性肿瘤之一，在我国其发病率居各类肿瘤之首，其严重威胁着人类的生命健康。胃癌淋巴结的转移是影响患者生存率的一个重要因素，其出

3、现的大致范围是在胃壁周围5era的区域。准确的分割出这些感兴趣区域，并具体问题具体分析，有利于后续的诊断和治疗。本论文主要完成了如下工作：(1)针对现有的交互式图像分割方法速度慢、分割效果不理想的问题，提出了一种基于分水岭区域合并的胃部CT图像分割方法。该方法通过人工划线来进行交互，采用统计区域的灰度梯度共生矩阵作为区域特征，并用区域特征向量内积的最大值作为区域间的相似性准则，提高了分割结果的准确率。(2)为了减少序列图像分割的交互次数，提出了一种基于种子点迁移生长的胃部CT序列图像分割方法。对于同一个人的CT序列，只需在第一幅图的目标内人工选择若干种子点便可实现整个序列的目标提取；根据已知

4、的种子点和阈值，通过对原图进行二值化来完成全局范围内相似点的搜索，提高了分割的速度；迁移前一幅分割结果的中心及其N邻域点到相邻的下一幅图中作为种子点，相比传统的区域生长方法，克服了欠分割的现象。(3)基于序列图像中目标区域的相似性，提出了一种基于轮廓迁移演化的胃部CT序列图像的分割方法。针对胃部CT图像中目标边缘较弱，现有的主动轮廓模型进行序列分割时常会出现“边缘泄露”问题，本方法将区域模型和边缘模型进行了结合，同时将前一幅图像的目标轮廓进行区域生长后迁移到下一幅图中作为其初始轮廓，减少迭代次数使分割速度加快，同时提高了分割的准确性。本论文的工作得到了国家自然科学基金(61003198，60

5、970067，60803097)；国家部委科技项目：9140A07011810DZ0107和中央高校基本科研业务费专项资金(K5051302027)、陕西省自然科学基金(2011JQ8020)等项目的资助。关键词：胃癌区域合并二值化区域生长迁移主动轮廓Abstract111Withtherapiddevelopmentofscientifictechnology,humanhealthproblemhasgraduallybecomethefocusofattention．Gastriccancerisahighincidencetumor,whichthreatsseriouslytheh

6、ealthofhumanlife．Asanimportantfactorforpatients’survivalrates，lymphnodesoftenappearnearthestomachforabout5cm．Onlytheseregionsofinterestingareaccuratelysegmentedfromthewholeimages，thedoctorcouldcarryonthesubsequentdetectioneffectivelyandmakearightdecisionforthediagnosis．Themainworksofthisthesisaresu

7、mmarizedasfollows：(1)Becausetheexistinginteractiveimagesegmentationmethodsaretime。consuminganditseffectscannotreachtherequirementsofpracticalapplication，anewmethodforwatershedregionmergebasedstomachimageseg