孤立性肺結(jié)節(jié)肺結(jié)節(jié)良惡性肺結(jié)節(jié)分類論文分享

1、真誠為您提供優(yōu)質(zhì)參考資料，若有不當(dāng)之處，請指正。計算機(jī)輔助孤立肺結(jié)節(jié)檢測與醫(yī)學(xué)征象識別算法研究【摘要】 近年來,腫癌已經(jīng)成為最多發(fā)的癌癥之一。肺癌早期得到確診和治療對患者來說意義重大,可將患者術(shù)后5年生存率提高到40%70%。肺癌早期的主要表現(xiàn)形式是孤立性肺結(jié)節(jié)。因而腫癌的CT診斷工作主要是辨別肺實質(zhì)內(nèi)的結(jié)節(jié),觀察結(jié)節(jié)的醫(yī)學(xué)征象,并初步判斷結(jié)節(jié)的良惡程度。良性結(jié)節(jié)患者可避免不必要的手術(shù)；對于惡性結(jié)節(jié)患者則早確診早治療,以延續(xù)生命。本文的主要工作圍繞孤立肺結(jié)節(jié)的半自動檢測和其醫(yī)學(xué)征象的自動化識別來開展。目的是輔助放射科醫(yī)生辨別肺結(jié)節(jié),和為其初步判斷結(jié)節(jié)的良惡程度提供定量的參考依據(jù)。具體的工作和取

2、得的相應(yīng)成果有以下幾項內(nèi)容：1.采用最大方差閾值法二值化肺部CT圖像,接著用掃描線方法探測肺實質(zhì)區(qū)域,選取種子點,最后利用區(qū)域生長法得到肺實質(zhì),該方法分割得到肺實質(zhì)的正確率可達(dá)98%以上2.采用交互的方式在疑似肺結(jié)節(jié)區(qū)域上選取種子點,再用區(qū)域生長法將疑似結(jié)節(jié)從肺實質(zhì)中分割出來；接著對其進(jìn)行輪廓提取和邊界跟蹤得到疑似結(jié)節(jié)有序的邊界信息；同時提取疑似肺結(jié)節(jié)的一些量化特征,包括幾何、位置、灰度和紋理等方面的特征量用于疑似肺結(jié)節(jié)的分類即判別是否為肺結(jié)節(jié)。3.針對肺結(jié)節(jié)的毛刺、棘突、鈣化、空泡、空洞和分葉等. 更多還原【Abstract】 Currently lung cancer has b

3、ecome one of the most frequently-occurring diseases. Early diagnosis and treatment of lung cancer is of great significance for the patients, which can increase 5-year survival rate of patients after surgery to 40% to 70%. The main signs in CT images series of early lung cancer are solitary pulmonary

4、 nodules. So the tasks for CT diagnosis of lung cancer are nodules identification in the lung parenchyma, medical signs of nodules observation, and the level of benign and m. 更多還原 【關(guān)鍵詞】 孤立性肺結(jié)節(jié)； 肺結(jié)節(jié)良惡性； 肺結(jié)節(jié)分類； 【Key words】 Solitary Pulmonary Nodules； Benign and Malignant of Pulmonary Nodules； Pul

5、monary Nodule Classification； 【索購論文全文】138113721 139938848 即付即發(fā)目錄摘要 3-4 ABSTRACT 4-5 目錄 6-8 第一章 緒論 8-16 1.1 課題的背景及意義 8-10 1.2 計算機(jī)輔助檢測的研究進(jìn)展及現(xiàn)狀 10-13 1.3 論文的研究目標(biāo)和內(nèi)容章節(jié)安排 13-16 1.3.1 研究目標(biāo) 13 1.3.2 內(nèi)容章節(jié)安排 13-16 第二章 肺部CT圖像肺實質(zhì)分割 16-28 2.1 CT相關(guān)概念 16-18 2.2 肺部CT圖像去噪 18-19 2.3 肺實質(zhì)分割 19-27 2.3.1 CT圖像二值化 19-21 2

6、.3.2 肺部圖像形態(tài)學(xué)處理 21-24 2.3.3 肺實質(zhì)分割 24-27 2.4 小結(jié) 27-28 第三章 基于區(qū)域生長的疑似肺結(jié)節(jié)交互式提取 28-38 3.1 區(qū)域生長算法 28-30 3.2 輪廓提取和邊界跟蹤算法 30-32 3.2.1 輪廓提取 30 3.2.2 邊界跟蹤 30-32 3.3 疑似肺結(jié)節(jié)特征量提取 32-36 3.3.1 幾何特征提取 33-34 3.3.2 位置特征提取 34-35 3.3.3 灰度特征提取 35 3.3.4 紋理特征提取 35-36 3.4 小結(jié) 36-38 第四章 肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)征象識別 38-48 4.1 孤立性肺結(jié)節(jié)簡述 38-39 4.2 肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)征象說明 39-43 4.3 肺結(jié)節(jié)征象量化識別 43-47 4.3.1 毛刺和棘突識別 43-44 4.3.2 鈣化識別 44 4.3.3 空泡及空洞識別 44-45 4.3.4 分葉識別 45-47 4.4 小結(jié) 47-48 第五章 分類器實現(xiàn)和肺結(jié)節(jié)檢測實驗 48-58 5.1 分類器概述 48-49 5.2 基于近鄰法則的分類器 49-55 5.2.1 最近鄰法 49-50 5.2.2 kNN分類算法 50-