基于模型觀測器的CT圖像病灶檢測及質(zhì)量評價研究.pdf

1、如今，現(xiàn)代信息技術(shù)推動著醫(yī)療成像技術(shù)快速發(fā)展，使得新的成像方法和圖像處理方法不斷涌現(xiàn)。醫(yī)學(xué)圖像正逐漸成為臨床醫(yī)學(xué)研究診療的非常重要依據(jù)。雖然如此，計算機(jī)斷層成像(Computed Tomography，簡稱CT)作為最早出現(xiàn)的成像技術(shù)由于準(zhǔn)確性高、價格低、無創(chuàng)傷等優(yōu)點使其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用仍然非常廣泛。醫(yī)學(xué)圖像的應(yīng)用領(lǐng)域決定了其必須具有高質(zhì)量的屬性，因此醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量需要更加合理的方法來評價。深入研究醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評價方法對于如何提高醫(yī)學(xué)圖像

2、質(zhì)量、檢驗和改進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像處理算法具有非常重要的意義。
　　由于醫(yī)學(xué)圖像的最終使用者是醫(yī)生，因此醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量最可靠的評價方法就是臨床醫(yī)生的主觀評價。然而醫(yī)學(xué)圖像主觀評價存在耗時長、代價大、實時性差、易受主客觀因素的影響等缺點?？墒莻鹘y(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像客觀評價方法主要借鑒一般自然圖像評價方法，譬如峰值信噪比等，這類基于灰度差異模型的方法雖然計算簡單但是不能很好的滿足醫(yī)生的診斷需求——檢測醫(yī)學(xué)圖像中的病灶或者檢測病灶的位置等等。因此人們提出了一

3、種更適用于醫(yī)學(xué)圖像評價的方法——基于任務(wù)的模型觀測器評價方法。模型觀測器是一個以觀測到的醫(yī)學(xué)圖像為自變量、以測試統(tǒng)計量為因變量的函數(shù)。根據(jù)計算得到的測試統(tǒng)計量與給定的閾值進(jìn)行比較就可以判斷圖像中是否含有病灶。
　　本文主要研究了基于模型觀測器的CT圖像質(zhì)量評價。首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像評價的研究背景，簡單回顧了醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評價的當(dāng)前研究現(xiàn)狀。然后介紹了基于模型觀測器的醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評價中所用的數(shù)學(xué)模型，并介紹了一些常用的評價模型觀測器檢測

4、性能的方法。同時也介紹了人類視覺系統(tǒng)的相關(guān)視覺特點以及一些經(jīng)典的人類視覺系統(tǒng)模型，這些能夠為本研究工作中使用視覺感知模型定位病灶提供理論基礎(chǔ)。
　　其次，根據(jù)腹部CT圖像中病灶的形態(tài)學(xué)特征，本文提出用減性橢圓信號來模擬腹部CT圖像中的病灶，并重新定義腹部CT圖像中的病灶檢測模型。然后重點研究了LuZhang等提出的用于檢測和估計MRI圖像中振幅、大小和方向都未知的加性信號的通道化聯(lián)合檢測與估計模型觀測器（Channelized J

5、oint detection and estimation Observer，簡稱CJO）。通過擴(kuò)展該觀測器并將其用于模擬相關(guān)高斯背景和腹部CT圖像中減性病灶檢測，并評估其檢測和估計性能。實驗表明，擴(kuò)展的CJO對于減性信號統(tǒng)計已知的檢測和估計任務(wù)具有很好的性能。
　　最后考慮臨床上很真實但是更為復(fù)雜的情況:被測試的腹部CT圖像中含有多個病灶，且觀測者并不知道病灶的振幅、方向和大小，且對CT圖像中病灶個數(shù)也是未知的。為解決這種問題，

6、本文參照Lu Zhang在感知相關(guān)聯(lián)合觀測器(Perceptually relevant CJO，簡稱PCJO)中的做法，引入視覺感知模型到擴(kuò)展的CJO中來檢測腹部CT圖像中病灶的位置。在實驗中采用擴(kuò)展的PCJO觀測器診斷腹部CT圖像中的病灶。為了檢驗擴(kuò)展的PCJO觀測器的性能，本文將醫(yī)生在自由響應(yīng)情況下的主觀病灶診斷的結(jié)果與擴(kuò)展的PCJO觀測器診斷結(jié)果相比較。實驗結(jié)果表明，在選擇合適閾值以及合適通道的情況下，擴(kuò)展的PCJO的診斷結(jié)果與