基于活动轮廓模型的亚实性肺结节分割方法研究

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肺癌是世界上最常见的恶性肿瘤。早期肺癌在CT影像上表现为肺结节。临床研究发现,亚实性肺结节中的部分实性肺结节(Partial Solid Pulmonary Nodules,PSPN)、胸膜接触型亚实性肺结节(Juxta-pleural Subsolid Pulmonary Nodules,JP-SSPN)和血管粘连型部分实性肺结节(Juxta-vascular Partial Solid Pulmonary Nodules,JV-PSPN)很大概率为恶性结节。此外,PSPN中实性成分的大小及其变化对结节的定性诊断具有重要价值。在肺结节计算机辅助诊断系统中,对病灶的准确分割是提高结节诊断准确性的基础。因此,为了精确分割PSPN中的实性成分、JV-PSPN中的实性成分和JP-SSPN,本文提出了几种改进的活动轮廓模型,具体内容如下:首先,针对PSPN中的实性成分分割问题,提出结合小波能量和贝叶斯概率的活动轮廓模型。一方面针对实性成分与周围磨玻璃成分具有低对比度、亮度不均匀的特点,本模型利用模糊化后的小波能量构建区域项,同时引入局部区域信息,驱动轮廓曲线向实性成分边界演变。另一方面针对实性成分具有模糊边界的特性,构建基于贝叶斯概率的速度函数。该速度函数在实性成分边界处趋近于零,从而完成PSPN中的实性成分分割。然后,针对JV-PSPN中的实性成分分割问题,提出结合小波能量和Hessian矩阵指数的活动轮廓模型。一方面利用模糊化后的小波能量构建模型的区域项,同时引入局部区域信息,驱动轮廓曲线向实性成分边界演变;另一方面针对实性成分与血管具有相似灰度值的问题,构建结合模糊化后的小波能量和Hessian矩阵指数的模糊聚类算法计算图像的模糊隶属度,加强实性成分与血管等背景组织的区分度。然后,根据该模糊隶属度构建模型的速度函数,该速度函数在实性成分边界处趋近于零,从而完成JV-PSPN中的实性成分分割。最后,针对JP-SSPN在边界模糊、与胸膜接触部分对比度极低情况下的分割问题,提出基于鲁棒速度函数的活动轮廓模型。首先,构建结合小波能量和局部二值模式特征的模糊K近邻算法计算图像的隶属度,从而加强肺结节与胸膜等背景组织的区分;然后,根据该隶属度构建三个鲁棒速度函数,并将其引入模型中,在JP-SSPN的边界处,三个鲁棒速度函数趋近于零,从而完成JP-SSPN的精确分割。
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