【摘 要】
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近年来，肝癌已严重危害人类的身体健康。上腹部CT作为检查肝癌的常规手段之一，方便医生对肝癌进行诊断和提供合理的治疗方案。肝部肿瘤的图像分割能为医生提供更多的临床数据，但是人工分割肝脏肿瘤极其耗费人力。伴随着深度学习的发展，越来越多的深度学习算法被应用于肝部肿瘤分割。但深度学习方法极度依赖己标注的数据集。同时，在肝脏肿瘤样本标注任务中，深度学习的方法不能满足即时响应。因此，本文须寻求一种快速且准确的算法实现辅助分割。本文采用水平集方法对肝部肿瘤进行半自动分割。传统的基于DRLSE边缘水平集模型仅仅利用了图像
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近年来，肝癌已严重危害人类的身体健康。上腹部CT作为检查肝癌的常规手段之一，方便医生对肝癌进行诊断和提供合理的治疗方案。肝部肿瘤的图像分割能为医生提供更多的临床数据，但是人工分割肝脏肿瘤极其耗费人力。伴随着深度学习的发展，越来越多的深度学习算法被应用于肝部肿瘤分割。但深度学习方法极度依赖己标注的数据集。同时，在肝脏肿瘤样本标注任务中，深度学习的方法不能满足即时响应。因此，本文须寻求一种快速且准确的算法实现辅助分割。本文采用水平集方法对肝部肿瘤进行半自动分割。传统的基于DRLSE边缘水平集模型仅仅利用了图像中的梯度信息，难以克服CT图像中的噪声问题，导致分割曲线陷入局部极小值。同时，传统基于DRLSE边缘水平集模型曲线演变速度较慢。肿瘤内部区域之间存在强度异质问题。基于DRLSE边缘水平集模型对水平集函数的初始化非常敏感，难以克服肿瘤内部区域之间的强度异质问题。
针对以上问题，本文提出两种方法解决肝脏肿瘤分割问题:一、在传统局部信息的区域水平集模型的研究基础上，本文利用曲线内外的局部区域拟合信息改良了边缘水平集模型的指示函数。边缘指示函数同时考虑了图像的局部拟合方差与图像梯度，使改良的水平集模型可有效容纳较小的CT图像噪声点。并且，本文在水平集模型中引入动态方程。动态方程利用曲线内外的局部拟合均值控制曲线演变速度，使曲线在平滑区域加快演变，在分割边缘减缓演变。二、针对肝细胞肝癌的强度不均匀性问题，本文提出了使用形态学和块匹配算法来改进水平集方法的分割流程。新的分割流程通过相邻层肿瘤的图像块相似性来初始化水平集函数，从而克服肿瘤内部区域之间的强度异质问题。该方法也能实现单层标注后多层分割，从而减少人工标注的工作量。最后，本文的第5章展示了两种算法在肿瘤标注辅助系统中的应用。
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