【摘 要】
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在全世界范围内,平均每年约有700万人死于癌症,例如肝细胞癌(Hepatic Celluar Cancer,HCC)。肝癌是恶性肿瘤中非常凶险的一类。多时相CT(Computed Tomography,计算机断层扫描
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在全世界范围内,平均每年约有700万人死于癌症,例如肝细胞癌(Hepatic Celluar Cancer,HCC)。肝癌是恶性肿瘤中非常凶险的一类。多时相CT(Computed Tomography,计算机断层扫描成像)图可以为临床医生提供一些关于肝癌的重要信息。利用造影剂增强后,肝细胞癌在动脉相图上主要表现为亮区,在门脉相图上主要表现为暗区。本文提出了一种基于边缘检测和差分运算的肝细胞癌自动诊断方法。按照本文的方案分割出来的肝脏区域中,黑色区域是通过从对应的经过配准的门脉相图中减去原始相图选择得到的。通过这些黑色区域,利用Sobel和LOG(Laplacianof Gausian,高斯拉普拉斯算子)边缘检测滤波器可以将没有边缘的区域提取为肝细胞癌疑似区域。通过从癌变和肝脏区域中提取出的六种特征值可以消除假阳性疑似区域。其它假阳性可以使用开启运算进一步消除。最终,利用膨胀处理就可以获得肝细胞癌的三维形状。本实验采用的病例取自249名疑似肝细胞癌患者的CT图像,为克服由于摄影时间不同造成的肿瘤位置在不同时相上的偏差,我们使用了图像配准的方法加以校正,诊断正确率可达到73.1%。实验结果表明,我们提出的利用从不同时相图获取的信息来定位癌变区域的这种计算机检测的方法是有效的。
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