基于CT圖像的亞實性肺結(jié)節(jié)實性成分的提取.pdf

1、據(jù)世界各大癌癥協(xié)會報道，肺癌正逐步成為威脅人類健康的癌癥之首。肺結(jié)節(jié)是肺癌早期表現(xiàn)之一，鑒別肺結(jié)節(jié)的良惡性在肺結(jié)節(jié)患者的整個治療過程中占據(jù)極其重要的位置。本文提出的期望最大化法(Expectation Maximization Algorithm，EM)法能成功提取出肺結(jié)節(jié)中的實性成分，縮短了醫(yī)生手動分割的時間，為醫(yī)生鑒別肺結(jié)節(jié)的良惡性提供一定的參考依據(jù)。
　　亞實性肺結(jié)節(jié)惡性率較高，實性成分的大小可以作為判斷肺結(jié)節(jié)良惡性的一個參

2、考，而目前針對CT圖像中亞實性肺結(jié)節(jié)實性成分的研究相對較少。針對這個問題，本文共進行了以下幾個方面的工作:
　　分割出肺實質(zhì)圖像。本文在這一環(huán)節(jié)提出多次重復使用數(shù)學形態(tài)學運算將相互粘連的左右肺區(qū)分開的方法，該方法運算簡單速度快。對所進行實驗的20個病例中含有肺結(jié)節(jié)的120張圖像，分割出肺實質(zhì)的準確率為100％。
　　在肺結(jié)節(jié)檢測的問題上，本文共采用兩種方法，其一為Snake活動輪廓法，其二為先使用模糊C均值聚類法檢測所有疑似

3、肺結(jié)節(jié)，由于直接得到的結(jié)果假陽性肺結(jié)節(jié)較多，本文加入了對目標形態(tài)特征的分析進一步降低假陽性率的方法，最終將肺結(jié)節(jié)分割出來。
　　本文提出使用EM法提取肺結(jié)節(jié)實性成分，為了驗證該方法的穩(wěn)定性，本文采用兩種方式分割肺結(jié)節(jié)，并使用EM法對肺結(jié)節(jié)一一進行實性成分的提取。得到的實性成分圖像與Philips viewer軟件中觀察的圖像做比較，探究亞實性肺結(jié)節(jié)實性成分提取的效果。通過對20個病例的實驗，結(jié)果表明，本文基于CT圖像采用EM法可以