基于肺實質分割的肺纖維化輔助診斷系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、肺纖維化疾病是威脅人體健康的四大疾病之一，嚴重影響著患者的生活和工作。目前尚無有效方法來治療，盡早發(fā)現(xiàn)病情，控制纖維化程度至關重要。醫(yī)生常通過肺功能檢查來發(fā)現(xiàn)病情，患者很有可能被誤診，導致錯過治療時間。因此開發(fā)一種可以輔助檢測纖維化疾病的系統(tǒng)，就顯得非常必要。而如何實現(xiàn)肺部CT圖像準確分割和三維重建，以準確進行纖維化定量分析，輔助醫(yī)生診斷病情并盡早制定治療方案，是需要深入研究的基礎和關鍵。
　　本文重點研究了醫(yī)學圖像分割與三維重建

2、算法，借助醫(yī)學圖像處理技術，在Matlab平臺上搭建了肺纖維化輔助檢測系統(tǒng)，根據(jù)肺部圖像信息特征來進行定量分析，并進行病人資料記錄。本文所做的主要工作如下：
　?、僭趫D像分割方面，介紹了閾值法、區(qū)域生長法、邊緣檢測法和基于特定理論的方法等常用的分割方法，通過在Matlab環(huán)境下運用各個算法對肺部CT圖像進行了分割，分析了各個算法的優(yōu)缺點。針對傳統(tǒng)方法很難滿足課題要求的問題，提出了基于改進 Snake模型的肺部圖像分割算法。將原圖像

3、進行閾值分割得到大致邊界，然后利用Live-wire模型得到初始輪廓，最后利用Snake模型提取肺實質。文章分別對Live-wire算法和Snake模型的缺點進行了相關的改進。利用圖像分割算法的評價方法，對改進的Snake算法進行了評價和分析。
　?、谠谌S重建方面，介紹了三維重建中的面繪制和體繪制兩種方法，分析了這兩種方法的特點，最后在Matlab環(huán)境下對肺部序列圖像使用體繪制方法進行了三維重建。
　?、墼诜卫w維化輔助檢測