基于肺部三维重建与疑似肺结节检测的算法研究

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1、摘要摘要近年来，随着空气质量的不断下降，雾霾成为了很多城市的环境难题，同时雾霾的频频出现也导致了肺癌的发病率居高不下。早期的肺癌检测能大大提高患者的存活率。如今，随着科技的不断进步，越来越多的医生开始使用先进的医疗设备来诊断病情。同时医疗辅助软件也开始蓬勃发展，帮助医生更加清晰地诊断患者的病情并做出准确地判断，同时也能够提高效率，降低人为的误诊率。本文设计的系统主要由三部分组成，首先采用医院采集到的断层CT图片作为输入源，进行三维重建；然后针对疑似肺结节部分做三维疑似肺结节分割；最终进行三维体绘制显示疑似肺结节分割结果以及重建后的三维体数据的切片显示

2、。在三维重建部分，本文采用了基于灰度插值的算法进行三维重建。本文对基于灰度插值的几种经典算法进行了实验比较以及分析。最终选择了三次样条插值算法作为本系统的三维重建算法。在三维疑似肺结节分割部分，本文首先介绍了二维疑似肺结节分割的两种算法：基于Hessian矩阵的选择性增强滤波器以及同心矩滤波器两种算法。之后本文提出了两种三维疑似肺结节分割的算法，分别是三维同心矩滤波器以及三维块状LBP滤波器。经过实验数据比较，最终采用了三维同心矩滤波器算法作为本系统的三维疑似肺结节的分割。在三维显示部分，本文采用了QT+VTK+VS2013的组合模式设计系统，通过先

3、设计框架，再根据每部分的具体需求不断细化每个具体部件。最终，本文设计的基于胸部CT的肺结节辅助检测系统，能有效的对早期肺结节进行检测，并利用3D技术进行显示。关键词：CT图像，三维同心矩滤波器，三维块状LBP滤波器，QT,VTKI广州大学硕士学位论文AbstractWiththecontinuousdeclineofairqualityintheseyears,smoghasbecomeadifficultenvironmentprobleminmanycities.Moreover,thespreadofsmogleadstothehighinci

4、denceoflungcancer.Theearlydetectionoflungcancercanimprovethesurvivalrateefficiently.Nowadays,withthecontinuousimprovementoftechnology,therearemoreandmoredoctorschoosingadvancedmedicalequipmenttoobserveanddiagnosethediseases.Atthesametime,therearealotofmedicalassistsoftwareemerg

5、inginthemedicalworldtohelpdoctorstoobservethedetailsofpatients,makeaccuratediagnose,improveefficiencyandreducehumanmisdiagnosisrate.Thisthesisproposedasystemwhichisincludedthreesections.ThefirstsectionisthatinserttheCTimageswhichfromhospitaltothesystemandreconstructthe3Dvolumed

6、ata.Andthen,thesystemwilldetectthelungnodulesbyimagesegmentalgorithminthelungregions.Thethirdsectionisadapting3Dvolumerenderingtoshowthesegmentlungnodulesandsliceof3Dvolumedata.Inthesectionof3Dreconstruction,thisthesisselectedthegray-levelbasedtoreconstruct3Dvolume.Thisthesisse

7、lectedsomeclassicalalgorithmwhichbasedongray-leveltocompareandanalyze.Andthen,thisthesisselectedtheCubicSplineInterpolationfor3Dreconstructinthesystem.Inthesectionof3Dnodulesdetection,thisthesisfirstlyintroducedthetwoalgorithmsofsegmentationof2Dnodules:selectiveenhancementfilte

8、rbasedonHessianmatrixandHomoconcentricsquaresfilter.An