基于KVCT圖像的前列腺內(nèi)病變組織顯著性識(shí)別可行性研究.pdf

1、前列腺是男性最大的附屬性腺，屬于人體外分泌腺。而前列腺癌是出自前列腺的惡性腫瘤，細(xì)胞的基因突變導(dǎo)致增殖失控，成為癌癥。惡性細(xì)胞除了體積擴(kuò)大或侵犯鄰近器官，也可能轉(zhuǎn)移到身體其他部位，尤其是骨頭和淋巴結(jié)。前列腺癌可能造成疼痛、排尿困難、勃起功能不全等癥狀。在西方國(guó)家，前列腺癌是男性第二常見(jiàn)的癌癥，因而喪生的人數(shù)僅次于肺癌。
　　現(xiàn)階段對(duì)前列腺的研究，主要是針對(duì)前列腺腺體的分割重建以及在核磁共振(Magnetic Resonance I

2、maging，MRI)圖像、超聲圖像中進(jìn)行前列腺癌的分割。由于在計(jì)算機(jī)斷層掃描(Kilo-Voltage Computed Tomography，CT)圖像中，前列腺發(fā)生病變的組織與正常組織的對(duì)比度很低，分類(lèi)識(shí)別難度很大。因此，對(duì)前列腺CT圖像上病變區(qū)域檢測(cè)識(shí)別的研究幾乎空白。千伏計(jì)算機(jī)斷層掃描(Kilo-Voltage Computed Tomography，KVCT)圖像相較普通CT圖像，成像清晰，圖像分辨率高，本文針對(duì)KVCT圖像

3、中的前列腺病變區(qū)域檢測(cè)識(shí)別主要完成以下工作：
　　1.針對(duì)前列腺KVCT圖像上病變組織與正常組織對(duì)比度低的問(wèn)題，提出了一種基于紋理特征的前列腺病變區(qū)域識(shí)別方法。該方法首先提取前列腺區(qū)域的灰度梯度紋理特征；然后訓(xùn)練支撐矢量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)分類(lèi)器，分類(lèi)得到病變區(qū)域識(shí)別結(jié)果；最后，使用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行后處理，得到了較為準(zhǔn)確的病變區(qū)域。
　　2.提出一種3D前列腺病變區(qū)域識(shí)別

4、方法。該方法首先對(duì)前列腺序列圖像進(jìn)行層間插值；然后提取三維灰度梯度特征，選取一定比例作為訓(xùn)練樣本，同時(shí)得到訓(xùn)練樣本的三維位置信息，訓(xùn)練SVM分類(lèi)器，將剩余樣本分類(lèi)，得到SVM分類(lèi)結(jié)果圖；利用訓(xùn)練樣本位置信息，根據(jù)梯度信息和鄰域約束，搜索訓(xùn)練樣本附近相似點(diǎn)，得到病變區(qū)域圖像作為分類(lèi)結(jié)果的補(bǔ)充；使用交互式levelset的方法確定前列腺病變區(qū)域大致范圍，融合SVM分類(lèi)結(jié)果和基于梯度信息和鄰域約束得到的病變區(qū)域，最后進(jìn)行三維數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去噪，得