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基于CT影像的肺裂计算机辅助检测方法研究

作　者: 刘洋
导　师: 范立南；孙申申
学　校: 沈阳大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 肺裂 CT影像 检测方法 Hessian矩阵 KNN分类器
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 23次
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内容摘要


本文主要研究了在计算机辅助下,将肺部CT图像中的肺裂进行检测提取及其实现的方法研究。深入研究了医学图像中肺裂检测的相关方法。综合分析后,利用有监督的方式实现了肺裂的检测分割。肺裂像素值变化范围比较大而且边界通常模糊不清和失真,并且周围还有血管、图像噪声等因素的影响,这就造成了区分其他肺区域十分困难的现状。为了实现肺裂检测的目的,本研究基于无监督检测的理论引导,利用有监督方式对肺裂进行检测提取。无监督肺裂检测的思想是利用Hessian矩阵和高斯滤波对肺图像进行无监督的肺裂增强,通过无监督的思想,进一步实现有监督检测的目的;有监督的肺裂检测:首先利用高斯滤波、Hessian矩阵和梯度方法分别进行特征提取,最终提取得到57个特征图像。为了得到更有效的肺裂特征图像,再对特征图像进行特征选择。主要利用顺序浮动前向搜索算法对57个特征图像进行特征选择,从而更有效地得到了基于肺裂的特征图像。再分别利用线性判别分类器、二次判别分类器、支持向量机(含高斯内核)以及k值-最近的邻位序列分析分类器进行实验。通过多个分类器实验,得到KNN分类器较适合肺裂的分类,并且通过实验得到了最佳的分类值。通过有监督的方式最终实现了检测肺裂的效果。此外,还提出双阶段的有监督检测,可以得到更清晰的肺裂检测的图像。利用尺度空间、动态规划等方法实现了最终的肺裂提取分割。利用本研究的方法可以对多组临床图像进行仿真实验实现肺裂检测的目的,从而可以帮助医生分析病症和分割肺叶,肺裂的检测分割对医学图像的研究起到了至关重要的作用和意义。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-11
1 绪论  11-19
  1.1 课题研究的背景、目的和意义  11-14
  1.2 基于肺图像的不同成像模式  14-16
    1.2.1 x 射线成像  14
    1.2.2 放射线核素成像  14-15
    1.2.3 核磁共振成像  15
    1.2.4 计算机断层扫描  15-16
  1.3 计算机辅助诊断技术  16-17
  1.4 本研究结构与安排  17-19
    1.4.1 本课题的主要工作  17
    1.4.2 本研究的结构  17-19
2 肺裂检测方法概述  19-25
  2.1 国内外肺裂检测方法研究现状  19-20
  2.2 肺裂检测的主要方法  20-25
    2.2.1 计算几何学方法检测肺裂  20-21
    2.2.2 地图集引导方式实现肺裂检测  21-22
    2.2.3 匹配的隐含曲面方法实现肺裂检测  22-23
    2.2.4 局部自适应检测肺裂方法  23
    2.2.5 峰测定地图集方式搜索肺裂  23-25
3 基于无监督的肺裂检测方法研究  25-35
  3.1 Hessian 矩阵特征值分析  25-26
  3.2 高斯滤波的理论基础  26-28
  3.3 基于无监督的肺裂检测  28-29
    3.3.1 基于间裂增强的Hessian 矩阵  28
    3.3.2 基于高斯函数的增强滤波器  28-29
  3.4 实验结果与分析  29-35
    3.4.1 实验数据  29-30
    3.4.2 实验平台  30
    3.4.3 实验结果与讨论  30-35
4 基于有监督的肺裂检测方法研究  35-69
  4.1 基于肺裂图像的特征提取  35-41
    4.1.1 基于高斯滤波的特征提取  35-36
    4.1.2 基于Hessian 矩阵的特征提取  36
    4.1.3 基于梯度的特征提取  36-41
  4.2 基于顺序浮动前向搜索算法实现特征选择  41-42
  4.3 基于肺裂检测的特征分类器的选择  42-53
    4.3.1 基于肺裂检测的线性判别式分类器  43-44
    4.3.2 基于肺裂检测的二次判别分类器  44-45
    4.3.3 基于肺裂检测的支持向量机分类器  45-48
    4.3.4 基于肺裂检测的KNN 分类器  48-53
  4.4 单阶段有监督的滤波  53-54
  4.5 双阶段有监督的滤波器  54-58
  4.6 ROC 分析  58-63
    4.6.1 ROC 曲线分析性能评价  58-60
    4.6.2 ROC 曲线评价指标  60-63
  4.7 实验结果与分析  63-69
    4.7.1 实验数据  63
    4.7.2 实验结果与讨论  63-64
    4.7.3 小结  64-69
5 基于多尺度与动态规划的肺裂分割方法研究  69-77
  5.1 多尺度空间检测  69-70
  5.2 动态规划检测肺裂  70-72
  5.3 实验结果与讨论  72-77
6 总结与展望  77-79
参考文献  79-85
在学期间研究成果  85-87
致谢  87-88

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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