CT圖像的肺結(jié)節(jié)特征提取的方法研究.pdf

1、肺癌是目前對人類健康和生命威脅最大的疾病之一。CT掃描已成為肺癌的早期檢測和診斷的主要手段，基于CT圖像的結(jié)節(jié)檢測和良惡性判別也成為國內(nèi)外研究的熱點。識別肺結(jié)節(jié)的特征是判斷其良惡性判別的主要方法，分葉征和毛刺征則就是其中的主要特征。
　　 針對于結(jié)節(jié)分葉征的形態(tài)特征，提出了一種新的分葉征提取方法，在分割后的結(jié)節(jié)的基礎(chǔ)上，使用最小二乘法對結(jié)節(jié)邊界上的點進行去噪處理，然后使用向量叉積找到結(jié)節(jié)邊緣的拐點，從而確定相鄰兩個拐點間的凹點或

2、凸點。由于不用計算角度，時間復(fù)雜度較低，算法思想也比較簡潔，并能有效的識別結(jié)節(jié)的分葉征。毛刺征在CT影像中表現(xiàn)為結(jié)節(jié)周圍的線狀影（除了血管以外），使用極坐標轉(zhuǎn)向笛卡爾坐標轉(zhuǎn)換算法（Rubber band straightening transform，RBST），也就是將極坐標轉(zhuǎn)換成笛卡爾坐標，通過有效灰度插值法得到結(jié)節(jié)周圍毛刺區(qū)域的灰度值，并根據(jù)這部分的灰度值畫成矩形平鋪圖，最后對該平鋪圖進行分析，通過平均直方圖法和傅里葉頻譜分析的方