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在CT图像中肺气管树分割方法研究

作　者: 高德志
导　师: 张涛
学　校: 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
专　业: 测试计量技术与仪器
关键词: 肺实质分割气管树分割三维区域生长形态学灰度梯度 C-V水平集模型多尺度分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

近年来，随着医学影像设备的不断更新与发展，医学影像技术有了更广泛的应用。其中计算机X射线断层扫描技术（electronic computer X-ray tomographytechnique，CT）因其分辨率高、功能全面在临床检查、诊断的应用中最为广泛。高精度的CT图像和准确的分析可以提高相关疾病的诊断正确率，但更高分辨率的CT设备会产生更多的CT切片，大量的切片为影像分析医师增加了繁重的读片负担，同时单一枯燥的读片工作不仅大量占用医生的出诊资源而且极易导致漏诊、误判。在这种社会需求下，计算机辅助的CT影像分析方法应运而生。在胸肺CT影像分析中，气管树的分割结果为常见肺部疾病（如：肺气肿、肺栓塞、局部气管狭窄和肺肿瘤等）的诊断和定位提供重要依据，并且为介入手术[31]的规划和实施提供三维影像导航，因此，胸肺CT图像中的气管树分割方法研究是计算机辅助CT影像分析研究中的一个重要领域。受噪声影响，肺支气管末端深入到肺实质后出现断裂现象，同时由于细支气管管壁薄，气管内腔灰度与肺实质灰度接近等原因，使得基于灰度的气管树分割法在实施过程中容易产生泄漏。所以，能否准确快速的分割出肺气管树并克服气管树分割过程中的泄漏问题，是胸肺CT计算机辅助诊断技术的关键之一，这也是胸肺CT影像分析的基本要求。本文研究的主要内容：肺实质分割是胸肺CT影像处理中的必要环节，针对二维肺质分割中忽视了肺质分割结果中切片与切片之间的联系，文中提出了生长法与形态学方法结合的三维肺质分割方法。该方法的分割结果中主支气管不会因为忽视切片之间联系而出现间断现象。针对气管树分割过程中细支气管容易出现的断裂和泄漏的问题，本文在传统分割方法的基础上改进和尝试，并提出了形态学灰度梯度引导的三维气管树最优阈值生长方法。比较结果的三维显示，可以看到该方法可以提高气管树分割级次1-2级。针对由胸肺CT三维数据数据量大而产生的运算处理时间长的问题，本文在胸肺CT分割处理过程中引入小波多尺度分析思想。以C-V水平集分割模型为例，多尺度框架下的C-V水平集模型可以大大缩短分割处理时间同时降低噪声对结果的影响。最后，作者特别感谢国家自然科学基金（81000651）和江苏省自然科学基金（BK2010236）对本文工作所提供的资助。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-17
  1.1 引言  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
  1.3 论文研究意义、内容与安排  14-17
    1.3.1 研究意义  14-15
    1.3.2 论文的主要研究内容  15
    1.3.3 论文组织安排  15-17
第2章 CT 图像的预处理  17-29
  2.1 概述  17-20
    2.1.1 气管树 CT 图像特点  17-19
    2.1.2 肺气管树分割难点  19-20
  2.2 降噪处理  20-24
    2.2.1 降噪处理技术  20-21
    2.2.2 均值滤波  21
    2.2.3 中值滤波  21-22
    2.2.4 高斯平滑滤波  22-23
    2.2.5 CT 图像的降噪  23-24
  2.3 肺实质分割  24-28
    2.3.1 肺实质分割方法  24-27
    2.3.2 肺质分割结果比较  27-28
  2.4 本章小结  28-29
第3章气管树分割方法  29-46
  3.1 肺气管树分割研究现状  29-30
  3.2 交互式人工气管树分割方法  30-32
  3.3 最优阈值气管树分割方法  32-34
  3.4 形态学引导的气管树生长方法  34-40
    3.4.1 形态学概述  34
    3.4.2 腐蚀  34-35
    3.4.3 膨胀  35-36
    3.4.4 开操作和闭操作  36
    3.4.5 形态学灰度梯度引导的气管树分割方法  36-40
  3.5 分割结果显示与分析  40-42
  3.6 气管分割质量评价  42-45
    3.6.1 医学影像分割评价方法概述  42
    3.6.2 分析法与实验法  42-43
    3.6.3 测度评价  43-44
    3.6.4 金标准  44
    3.6.5 气管树分割评价  44-45
  3.7 本章小结  45-46
第4章多尺度分割方法  46-61
  4.1 概述  46-47
    4.1.1 参数活动轮廓模型  46-47
    4.1.2 几何活动轮廓模型  47
  4.2 水平集法  47-50
  4.3 C-V 水平集模型  50-53
    4.3.1 C-V 水平集模型概述  50-51
    4.3.2 C-V 水平集模型的数值实现  51-53
  4.4 多尺度框架下 C-V 模型的肺纹理分割方法  53-60
    4.4.1 前言  53-54
    4.4.2 小波多尺度变换  54-55
    4.4.3 多尺度 C-V 模型肺纹理分割  55-56
    4.4.4 实验结果及分析  56-60
  4.5 本章小结  60-61
第5章总结与展望  61-63
  5.1 论文的主要工作及总结  61-62
  5.2 论文的主要创新点  62
  5.3 本文存在的不足及今后的研究方向  62-63
参考文献  63-66
在学期间学术成果情况  66-67
指导教师及作者简介  67-68
致谢  68

在CT图像中肺气管树分割方法研究

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