肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法的研究.pdf

1、肺癌是世界范圍內(nèi)患病率及病死率最高的惡性腫瘤之一。如果能夠?qū)Ω嗟幕颊哌M(jìn)行有效的治療，將會(huì)是一件非常有意義的事情。由于越來(lái)越多研究表明如果能夠在早期發(fā)現(xiàn)和確診癌癥，將會(huì)大大提高病人的存活率。雖然隨著醫(yī)療技術(shù)尤其是CT技術(shù)的發(fā)展，還有近些年來(lái)多排CT的出現(xiàn)，都使肺癌的診斷和治療變得相對(duì)容易。但是能夠治愈肺癌的例子依然不多，主要是因?yàn)樵缙诎l(fā)現(xiàn)癌癥仍然不容易。因?yàn)槎嗯臗T同時(shí)帶來(lái)了數(shù)量巨大的CT片，給影像科醫(yī)生增加了負(fù)擔(dān)，造成漏診率偏高：其次

2、是醫(yī)生對(duì)初期惡性腫瘤的錯(cuò)誤診斷結(jié)果，使得病人疏于防范，后期也沒有去醫(yī)院復(fù)查，使得肺癌發(fā)現(xiàn)時(shí)都是中后期，很難治愈。 為了克服這一困難，把醫(yī)生從繁重的看片負(fù)擔(dān)中解脫出來(lái)，越來(lái)越多的科研人員開始研制肺部計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)即肺部CAD(computerassistantdiagnose)，輔助醫(yī)生進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)、肺結(jié)節(jié)良惡性的判斷等工作。肺部CAD系統(tǒng)主要包括肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)，肺結(jié)節(jié)體積大小的計(jì)算及肺結(jié)節(jié)良惡性的判斷三個(gè)部分。其中第一個(gè)部

3、分是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，因?yàn)榻Y(jié)節(jié)檢測(cè)準(zhǔn)確性不僅可以直觀幫助醫(yī)生減少錯(cuò)診、漏診率，而且還關(guān)系到后續(xù)結(jié)節(jié)良惡性判斷的準(zhǔn)確度。基于此，本文主要針對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法進(jìn)行研究，做了如下兩方面的工作。 1.TMH算法 通過(guò)對(duì)現(xiàn)有肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法的分析和比較，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法存在很多不足。二維層面上的算法速度比較快，但是往往忽略了結(jié)節(jié)的三維形態(tài)；三維算法可以考慮結(jié)節(jié)的三維特征，但速度很慢。因此，本文第一部分工作提出了一種新的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)

4、算法，它是一種考慮了結(jié)節(jié)三維特征的二維算法-TMH(引入了Hessian矩陣的模板匹配)。本算法首先在二維層面上對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行全面的檢測(cè)，然后考慮結(jié)節(jié)的三維形態(tài)特征，以降低假陽(yáng)率，試驗(yàn)表明，該方法有較好的應(yīng)用價(jià)值。 TMH算法過(guò)程包括三部分：1、是對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行分割，得到肺實(shí)質(zhì)圖像，這部分重點(diǎn)介紹了滾動(dòng)小球法；2、對(duì)肺實(shí)質(zhì)圖像進(jìn)行模板匹配，標(biāo)記檢測(cè)點(diǎn)；3、引入Hessian矩陣，利用肺結(jié)節(jié)的三維形態(tài)特征，將其與血管進(jìn)行區(qū)分(三

5、維層面上，肺結(jié)節(jié)是類球形而血管是圓柱形的)，這樣可將檢測(cè)點(diǎn)中的血管去掉，降低單純的模板匹配算法造成的假陽(yáng)性。二維模板匹配方法本身的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)全面，速度較快，缺點(diǎn)是假陽(yáng)率較高，TMH算法既利用了三維的形態(tài)方法來(lái)降低假陽(yáng)率，又保持了原二維算法的高速度。它綜合了二、三維檢測(cè)算法的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能兼顧肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和快速性。 2.FCM算法的改進(jìn) 本文的第二部分工作是對(duì)FCM算法進(jìn)行了改進(jìn)，引入了似圓度的概念。首先