肺癌CAD產(chǎn)鍵算法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、肺癌是當(dāng)今人類健康危害最大的惡性腫瘤之一,也是導(dǎo)致死亡率最高的癌癥疾病之一,早期的診斷和治療可以提高患者的存活率。隨著低劑量的多層螺旋CT出現(xiàn),它已成為肺癌早期診斷重要工具,然而醫(yī)生所需要處理的CT圖像信息急劇增加。為了幫助醫(yī)生直觀有效的觀察病灶,減輕醫(yī)生工作,降低醫(yī)生的漏診率,計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)影像和計(jì)算機(jī)科學(xué)中重要領(lǐng)域。研究表明CAD對(duì)于提高診斷準(zhǔn)確率、減低漏診率起到積極的作用。
  在醫(yī)學(xué)診斷中,采用包

2、含豐富信息的3D數(shù)據(jù)代替簡(jiǎn)單的2D圖像已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。計(jì)算機(jī)圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)是一種高度并行的流處理器,與CPU串行計(jì)算模式不同,GPU具有更強(qiáng)的浮點(diǎn)預(yù)算能力,且目前已經(jīng)出現(xiàn)可編程的并行計(jì)算平臺(tái),GPU的編程開(kāi)發(fā)能夠突破三維醫(yī)學(xué)圖像處理的速度瓶頸,滿足實(shí)際應(yīng)用中實(shí)時(shí)性要求。
  本文針對(duì)肺癌CAD系統(tǒng)的關(guān)鍵算法進(jìn)行研究,主要工作包括四個(gè)方面:(1)對(duì)低劑量肺部

3、CT圖像進(jìn)行預(yù)處理,使用大津法、氣球力活動(dòng)輪廓對(duì)圖像進(jìn)行肺實(shí)質(zhì)分割,并進(jìn)行分析比較,研究運(yùn)用模糊C均值聚類算法獲得更為完整的肺實(shí)質(zhì)分割模板,并去除多余干擾區(qū)域,改進(jìn)滾球法來(lái)修補(bǔ)腐蝕的肺實(shí)質(zhì)邊緣。該算法能夠自動(dòng)獲得更為完整的肺實(shí)質(zhì)區(qū)域;(2)分析結(jié)節(jié)在三維空間中的特征,研究基于三維Hessian矩陣的多尺度增強(qiáng)及反幾何擴(kuò)散濾波增強(qiáng),根據(jù)結(jié)節(jié)三維形狀指數(shù)對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)分析;(3)分析現(xiàn)有體繪制技術(shù)及算法加速技術(shù)、基于GPU并行處理技術(shù),根據(jù)體

4、繪制算法特點(diǎn),研究基于GPU并行處理的體繪制加速。該方法能夠快速的對(duì)大量體數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建,滿足實(shí)際應(yīng)用中實(shí)時(shí)處理的要求;(4)建立肺癌CAD系統(tǒng)處理平臺(tái),獲得醫(yī)學(xué)影像特有的DICOM格式的圖像數(shù)據(jù)及病人,將肺實(shí)質(zhì)分割、肺結(jié)節(jié)檢測(cè)及三維重建等CAD關(guān)鍵技術(shù)融為一體,滿足實(shí)際應(yīng)用中的需要。
  通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,本文提出的肺實(shí)質(zhì)分割算法能夠自動(dòng)精確提取肺實(shí)質(zhì),且不依賴任何模型。肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法具有較高的準(zhǔn)確性。三維重建達(dá)到實(shí)時(shí)性要求,

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