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文檔簡介
1、虛擬結(jié)腸鏡(virtual colonoscopy,VC)計算機(jī)輔助檢測(computer-aided detection,CAD)是利用息肉與正常組織形態(tài)以及其他特征的差異由計算機(jī)實現(xiàn)結(jié)腸息肉自動檢測的新的技術(shù)手段,與醫(yī)師直接使用虛擬結(jié)腸鏡進(jìn)行結(jié)腸病變檢查相比,基于CAD的VC系統(tǒng)有望提供更客觀一致的檢測結(jié)果,提高檢測速度,從而促進(jìn)VC在普查與體檢方面的臨床應(yīng)用。在VC過去幾年的發(fā)展中,出現(xiàn)了許多基于形態(tài)特征的CAD息肉檢測方法,在息
2、肉檢測方面敏感度較高,但是由于在CT影像上結(jié)腸息肉的密度與周圍組織的差別較小,而且結(jié)腸內(nèi)部存在著各種與息肉形態(tài)相似的結(jié)構(gòu),基于幾何形態(tài)的方法檢測結(jié)果中有許多的假陽性檢測點(false positives,F(xiàn)Ps)。除幾何形態(tài)存在差異外息肉的紋理分布模式與正常的結(jié)腸壁組織及結(jié)腸內(nèi)糞便等雜質(zhì)也不同,為降低CAD檢測的假陽性率,本文提出了一種基于3D形態(tài)/紋理分析的虛擬結(jié)腸鏡輔助檢測方法,將常用的息肉幾何特征與3D紋理特征相結(jié)合,使用曲度(c
3、urvedness,CV)形狀指數(shù)(shape index,SI)等幾何特征定位疑似區(qū)域。通過尋找疑似息肉區(qū)域的內(nèi)外邊界建立了3DeROI模型。然后使用灰度共生矩陣(GLCM)和灰度.梯度共生矩陣(GLGCM)兩種常用的紋理分析法對3DeROI模型結(jié)構(gòu)的疑似息肉區(qū)域提取紋理特征。設(shè)計了BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM(support vector machine)兩種分類器對疑似息肉區(qū)域進(jìn)行分類。使用包含仰臥和側(cè)
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