面向CT圖像的GGO型肺結(jié)節(jié)檢測(cè)與肺癌CAD系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn).pdf

1、肺癌是對(duì)當(dāng)今人類健康危害最大的惡性腫瘤之一，根據(jù)世界衛(wèi)生組織(World HealthOrganization，WHO)的報(bào)告，肺癌的死亡率已經(jīng)上升為世界最高的癌癥死亡率，如果肺癌能在早期被發(fā)現(xiàn)和治療可以提高患者的生存率。隨著低劑量多層螺旋CT的出現(xiàn)，它已經(jīng)成為肺癌早期診斷的重要工具，但是相應(yīng)的醫(yī)生所需處理的CT圖像信息也急劇增加。為了減輕醫(yī)生的工作量，幫助他們直觀有效地觀察病灶，降低漏診和誤診幾率，計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)和診斷(Compute

2、r-aided detection，CAD)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。研究表明CAD對(duì)于提高診斷準(zhǔn)確率、降低漏診率起到積極的作用。
　　肺癌在其早期一般表現(xiàn)為肺結(jié)節(jié)，肺結(jié)節(jié)可分為兩類:實(shí)質(zhì)性結(jié)節(jié)和非實(shí)質(zhì)性結(jié)節(jié)，非實(shí)質(zhì)性結(jié)節(jié)常常被稱為毛玻璃型結(jié)節(jié)(Ground Glass Opacity，GGO)。研究資料表明，GGO型結(jié)節(jié)是最有可能轉(zhuǎn)化為肺癌的一種結(jié)節(jié)之一。因此，如果能在結(jié)節(jié)階段就能成功檢測(cè)到，對(duì)患者的后期治療將會(huì)起到很大的作用，可以提高患者

3、10年之內(nèi)的存活率。
　　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)提出了基于二維Otsu閾值方法的肺實(shí)質(zhì)分割框架，抑制噪聲的干擾，提高肺實(shí)質(zhì)閾值分割的質(zhì)量。同時(shí)針對(duì)上述算法計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)的缺陷，研究了利用粒子群優(yōu)化方法去優(yōu)化閾值獲取時(shí)間，提高算法質(zhì)量。之后通過(guò)肺實(shí)質(zhì)的再分割和修補(bǔ)，獲得完整的肺實(shí)質(zhì)圖像;
　　(2)提出了針對(duì)GGO型肺結(jié)節(jié)的分割與提取算法，根據(jù)該類型結(jié)節(jié)在CT圖像中的影像

4、表現(xiàn)，對(duì)原圖像進(jìn)行高通濾波，之后計(jì)算圖像的灰度共生矩陣進(jìn)行相應(yīng)的紋理分析，然后設(shè)計(jì)多尺度三維Hessian矩陣濾波器進(jìn)行假陽(yáng)性結(jié)節(jié)去除，得到最后的感興趣區(qū)域(Region of Interest，ROI)。對(duì)這些候選區(qū)域提取二維和三維特征，為進(jìn)一步特征分類做好準(zhǔn)備;
　　(3)根據(jù)實(shí)際病例ROI中GGO結(jié)節(jié)與非GGO結(jié)節(jié)的不平衡性，在支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，研究針對(duì)不平衡數(shù)據(jù)的分類器設(shè)計(jì)，并對(duì)分類器進(jìn)行評(píng)估;
　　(4)實(shí)現(xiàn)肺癌