基于多約束圖割的肺4D-CT圖像腫瘤分割算法研究.pdf

1、lIIllIIIIIIIlllllIlY3280589分類號(hào)UDC密級(jí)編號(hào)角方霜糾碩士學(xué)位論文基于多約束圖割的肺4DCT圖像腫瘤分割算法研究ResearchofTumorImageSegmentationinLung4DCTBasedonMultipleConstraintsGraphCuts申正文導(dǎo)師姓名專業(yè)名稱培養(yǎng)類型論文提交日期張煜教授生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)術(shù)型2017年5月碩士學(xué)位論文基于多約束圖割的肺4DOT圖像腫瘤分割算法研究摘要肺

2、癌是常見的惡性腫瘤之一，嚴(yán)重威脅人類健康，而放射治療是治療肺癌的有效手段。肺4DCT在肺癌的放射治療中扮演著重要角色，它能真實(shí)地反映人體各器官組織和腫瘤隨呼吸運(yùn)動(dòng)的變化規(guī)律，這些信息對(duì)于肺癌的精確放療意義重大。利用肺4D—CT圖像可以針對(duì)患者的運(yùn)動(dòng)特征制定個(gè)體化的精確放療計(jì)劃，降低靶區(qū)外放邊界，提高靶區(qū)受照射劑量，減少周圍正常器官組織所受的照射劑量。但是一套肺4D—CT數(shù)據(jù)是由多個(gè)相位的圖像組成，通常包含上千張圖片，醫(yī)生勾畫靶區(qū)的工作量

3、就成倍增長，這會(huì)影響醫(yī)生對(duì)靶區(qū)的準(zhǔn)確判斷。而在放療過程中靶區(qū)定位十分關(guān)鍵，其準(zhǔn)確性直接影響放療效果，因此肺4DCT的靶區(qū)勾畫是一個(gè)耗時(shí)耗力的工作。利用圖像分割技術(shù)來幫助醫(yī)生勾畫靶區(qū)就是有效的解決辦法。圖像分割是根據(jù)人們的需要，將圖像劃分成各具特性的不同區(qū)域。醫(yī)學(xué)圖像分割就是將感興趣的器官或組織提取出來。本文就是對(duì)肺4D—CT圖像進(jìn)行分割，提取出各個(gè)相位上的腫瘤圖像，幫助醫(yī)生確定靶區(qū)。雖然近年來圖像分割算法層出不窮，但是CT圖像上腫瘤與周