一種人體氣道樹自動提取算法的實現與應用.pdf

1、隨著CT，PET，MRI等現代化醫(yī)學影像技術的發(fā)展，醫(yī)學圖像在診斷病情方面就扮演了前所未有的重要角色。因為X射線穿過空氣和人體組織后衰減的程度不同，所以由CT掃描出來的圖像就成了提取影像特征的重要選擇，因此由CT掃描出的圖像在通過觀察肺部的氣管樹來診斷肺部的相關疾病方面有著重大的作用。但是在另一方面由于CT掃描出來的數據信息量大且復雜，所以對于醫(yī)生來說大部分的數據信息都不是醫(yī)生想要的，這樣一些復雜的數據信息則會給醫(yī)生帶來診斷上的麻煩。這

2、種問題的一個解決方案就是通過肺部氣管樹的一些特征把肺部CT圖像中醫(yī)生需要的部分分割出來并進行三維顯示，把分割好的結果呈現給醫(yī)生。
　　因此怎樣通過算法將肺部CT圖像中的氣管樹準確、快速的分割出來就顯得尤為重要。如今，有關氣管樹的三維分割顯示這種計算機輔助技術還沒有在臨床醫(yī)療上應用，因此本次論文的研究目的就是希望通過算法自動的找到一種快速、準確的分割肺部CT圖像中氣管樹的方案。
　　在這篇論文中，基于氣管樹的形態(tài)學組織結構，提

3、出了一種全新的算法來提取人體肺部CT圖像中的氣管樹，這種算法包括鉗制，高斯平滑濾波，三維區(qū)域生長，三維波傳遞，三維形態(tài)學檢測，閉操作填洞這五個部分。本課題中這種自動提取算法已經應用于28個不同的病例，能夠成功分割出10級以上的支氣管，整個氣管樹的分割所消耗的時間在15s左右。這篇論文根據分割的效果分析和討論了算法的適用CT數據類型和算法的參數選擇。并對COPD和肺癌的患者的肺部圖像進行分割，通過比較氣管的數據和氣管樹形態(tài)來總結并猜測這些