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文檔簡介
1、肺癌是當(dāng)今對(duì)人類生命健康危害最大的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率在癌癥中位居第二,也是世界上惡性腫瘤中最常見的死亡原因。特別近半個(gè)世紀(jì)以來,各國肺癌的發(fā)病率和病死率都急劇上升。如果早期發(fā)現(xiàn)和治療肺癌,患者的五年存活率可由14%提高到49%。肺癌的早期表現(xiàn)形式是肺結(jié)節(jié),因此肺結(jié)節(jié)的早期檢測和診斷對(duì)肺癌早期診治十分重要。計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer-Aided Diagnosis,CAD)是近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而應(yīng)用于影像診斷領(lǐng)域的一項(xiàng)新
2、技術(shù)。建立在計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)之上的CAD技術(shù)則相當(dāng)于閱片醫(yī)師的得力助手,因其計(jì)算速度快,可重復(fù)性好,能極大地減輕影像診斷醫(yī)師的工作強(qiáng)度,起到幫助醫(yī)師把關(guān)的作用。CAD利用專業(yè)的計(jì)算機(jī)算法分析醫(yī)學(xué)影像,發(fā)現(xiàn)并檢出病變部位,幫助放射科醫(yī)生提高病灶檢出率,被稱為放射科醫(yī)生的“第二雙眼睛”。自芝加哥大學(xué)在上個(gè)世紀(jì)90年代對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測研究開始,基于胸片的CAD系統(tǒng)開發(fā)已有十幾年歷史,也取得了一定的研究成果,但在國內(nèi)還沒有運(yùn)用于臨床的情況,所
3、以根據(jù)醫(yī)生的實(shí)際需求,實(shí)現(xiàn)適用性強(qiáng)的肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)是有研究價(jià)值的。本文的研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一套在胸片中自動(dòng)檢測肺結(jié)節(jié)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng),力求做到有效、穩(wěn)定、易用。主要研究內(nèi)容包括四個(gè)方面:肺區(qū)的分割,感興趣區(qū)域的提取,特征提取和選擇以及分類識(shí)別。(1)肺區(qū)分割是檢測結(jié)節(jié)的基礎(chǔ),本文提出了一種混合算法,將自適應(yīng)閾值法和邊緣檢測算子法相結(jié)合。該算法首先用改進(jìn)的自適應(yīng)大津算法得到肺部的初步輪廓。之后,提出了一套邊界追蹤的規(guī)則,將初步輪廓與邊
4、緣檢測算子法得到的結(jié)果相結(jié)合,調(diào)整并細(xì)化分割邊界,以得到最終的分割肺區(qū)。(2)根據(jù)基于單一模板的感興趣區(qū)域識(shí)別法,提出了改進(jìn)后的多尺度模板肺結(jié)節(jié)識(shí)別算法,進(jìn)行感興趣區(qū)域提取。由于感興趣區(qū)域即疑似為肺結(jié)節(jié)的候選區(qū)域,先找出這些候選,以便做進(jìn)一步的分析和判斷。(3)在特征選擇部分,本文針對(duì)肺結(jié)節(jié)的臨床表現(xiàn),提出了在原感興趣區(qū)域及增強(qiáng)后的感興趣區(qū)域提取特征,特征中即包括傳統(tǒng)的基于幾何信息和位置信息的特征,也包括改進(jìn)的灰度信息特征,還加入了本文
5、提出的邊界輻射信息特征。接下來對(duì)這些特征用遺傳算法進(jìn)行特征篩選。(4)本文用特征敏感型的支持向量機(jī)取代傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)型的支持向量機(jī)作為本系統(tǒng)的分類器,最終檢測出結(jié)節(jié)病變。實(shí)驗(yàn)證明,文中的改進(jìn)分割算法和多尺度模板肺結(jié)節(jié)識(shí)別算法取得了良好的效果。文中提出的一系列改進(jìn)的特征也在分類過程中起到了優(yōu)化作用。此外,加入的特征選擇模塊和改進(jìn)的特征敏感的支持向量機(jī)分類器均優(yōu)化了系統(tǒng)的性能。最終選擇的支持向量機(jī)訓(xùn)練模型,系統(tǒng)在特異度為0.9677時(shí),靈敏度為0
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