CT图像中肺结节胸膜凹陷征与空洞征的提取

论文摘要

肺癌是目前导致死亡人数最多的恶性肿瘤,肺癌的早期诊断与治疗对提高肺癌患者生存率至关重要。CT扫描是肺癌诊断最好的手段,基于CT图像的肺结节辅助诊断技术是当前国内外的研究热点。肺结节的特征提取与量化是判断肺结节良恶性的基础。胸膜凹陷征和空洞征在临床上都极具诊断价值,胸膜凹陷征是早期肺癌的常见征象之一,癌性空洞往往表现为洞壁较厚、呈偏心性等特点。因此,针对胸膜凹陷征和空洞征的特征提取很有意义。根据胸膜凹陷征的特点,提出一种提取胸膜凹陷征的新方法。首先,在结节周围一定范围内寻找包含所有肺实质点的凸包,其中凸包顶点集中可能包含有胸膜发生凹陷改变的顶点;然后,对凸包顶点集中每两相邻凸包点,判断其连线与胸膜围成区域和结节区域是否连通并判断此处是否呈V字形凹陷。提取空洞征包括判断结节内部是否存在空洞,以及计算空洞的各种特征如空洞的体积、密度、空洞壁厚和偏心性等,其中判断空洞是否存在和计算空洞壁厚是算法的核心。判断结节内部是否存在空洞的步骤包括在结节内分割空洞等低CT值物体得一系列候选区域,然后从候选区域中去除噪声、气管等干扰物体,最后通过候选物体大小判断其是否是空洞。因为空洞壁通常呈现不规则形态,准确提取空洞壁厚是一件很困难的事情。通过建立一个数学模型,使内壁上所有点与外壁上相对应的点间的距离之和达到最小,并利用贪心算法进行求解,从而得到空洞壁厚。实验结果显示,提取胸膜凹陷征算法灵敏度达到100%,特异性达到80%。空洞征提取算法也能准确判断空洞的存在性以及准确计算空洞的特征。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题的背景及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的研究内容
• 1.4 本章小结
• 2 肺结节特征提取简介
• 2.1 肺结节辅助诊断流程
• 2.2 肺结节特征提取
• 2.3 胸膜凹陷征以及空洞征提取的现有方法
• 2.4 本章小结
• 3 胸膜凹陷征的提取
• 3.1 算法流程
• 3.2 预处理
• 3.3 寻找凸包
• 3.4 判断是否存在V 字形凹陷
• 3.5 本章小结
• 4 空洞征的提取
• 4.1 判断结节内是否存在空洞
• 4.2 空洞特征的提取
• 4.3 本章小结
• 5 实验结果与分析
• 5.1 胸膜凹陷征实验结果与分析
• 5.2 空洞征实验结果与分析
• 5.3 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献