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基于遗传算法的胸部CT图像肺组织分割

计算机工程 2007年第19期33卷 188-189,192页

作者：秦晓红孙丰荣王长宇李艳玲王晓婧陈力华山东大学信息科学与工程学院济南250100

肺组织分割是肺结节检测、肺功能定量分析、三维重建与可视化计算等胸部CT图像分析处理的基础。该文采用了一种基于遗传算法的边缘检测方法直接分割原始胸部CT图像的肺组织,利用遗传算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数自动... 详细信息

肺组织分割是肺结节检测、肺功能定量分析、三维重建与可视化计算等胸部CT图像分析处理的基础。该文采用了一种基于遗传算法的边缘检测方法直接分割原始胸部CT图像的肺组织,利用遗传算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数自动搜索最佳边缘检测阈值,并结合形态学处理提取肺组织边缘以实现肺组织分割。实验结果表明,该方法能简化分割处理,且分割效果较好,有不错的应用前景。

关键词：遗传算法边缘检测最大类间方差肺组织分割

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基于CT影像的肺组织分割方法综述

计算机应用研究 2016年第7期33卷 1929-1935页

作者：耿欢覃文军杨金柱曹鹏赵大哲东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 东北大学医学影像计算教育部重点实验室沈阳110004

CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像由于噪声、伪影、部分容积效应等干扰而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以... 详细信息

CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像由于噪声、伪影、部分容积效应等干扰而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以分离的问题,系统地综述了针对肺部各个分割对象的有效解决方法。从肺实质分割、肺血管分割、肺气道分割、肺叶分割、肺结节分割以及肺部病变组织的分割等方面,详细分析了面临的挑战性问题和当前研究进展,并阐述了肺组织分割方法的发展趋势。

关键词：肺组织分割肺实质分割肺血管分割肺气道分割肺叶分割肺结节分割肺部病灶分割

基于窄带思想的虚拟人肺组织形状演化分割方法

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计算机工程与设计 2009年第4期30卷 931-933页

作者：徐婧吴健叶峰崔志明苏州大学智能信息处理及应用研究所江苏苏州215006

由于肺组织形状的广泛相异性,且肺组织与其周围的组织具有相似的像素分布,致使肺组织边界较为模糊,使得医学图像中对肺器官的自动分割实现比较困难。提出了一种基于窄带思想的肺组织形状演化分割方法,将前一帧图像通过水平集算法分割所... 详细信息

由于肺组织形状的广泛相异性,且肺组织与其周围的组织具有相似的像素分布,致使肺组织边界较为模糊,使得医学图像中对肺器官的自动分割实现比较困难。提出了一种基于窄带思想的肺组织形状演化分割方法,将前一帧图像通过水平集算法分割所得的肺组织轮廓线经过基于窄带思想的形状演化后,作为下一帧肺组织图像分割的初始种子,肺组织分割结束后用可视化技术重建人体肺组织。实验结果表明,该方法对肺组织分割行之有效,与同类算法相比,不仅减少了人工干预量,而且分割效率明显提高。

关键词：窄带思想形状演化肺组织分割水平集可视化

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全局最优混合活动轮廓模型肺组织三维重构

仪器仪表学报 2018年第11期39卷 232-239页

作者：张蔚航王雪清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室

医学图像三维重构是一种重要的计算机辅助可视化技术,对医学诊断和辅助治疗具有重要影响。在胸腔CT图像中,肺部组织密度远小于胸腔壁、骨骼等外围组织。因此,在对肺组织进行三维建模的过程中,肺部易被外围组织遮挡,严重影响其三维观测... 详细信息

医学图像三维重构是一种重要的计算机辅助可视化技术,对医学诊断和辅助治疗具有重要影响。在胸腔CT图像中,肺部组织密度远小于胸腔壁、骨骼等外围组织。因此,在对肺组织进行三维建模的过程中,肺部易被外围组织遮挡,严重影响其三维观测和定量分析。提出了一种针对胸腔CT序列肺部组织的非遮挡三维重构方法。首先提出一种全局最优的混合活动轮廓模型准确分割连续胸腔CT图像中的肺部组织,然后采用基于错切变形的最大密度投影体绘制实现肺部三维模型重构。通过对30例患者CT数据进行实验,结果表明所提出的混合活动轮廓模型可实现准确的肺部组织分割。平均Dice相似性系数为0.983,平均双向Hausdorff距离为6.1mm,每个病例的平均分割效率为4.5min。采用错切变形体绘制重构后可获得无遮挡的肺部三维模型。

关键词：三维重构肺组织分割活动轮廓模型全局最优错切变形体绘制

面向肺部穿刺手术的组织分割与三维重建方法研究

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面向肺部穿刺手术的组织分割与三维重建方法研究

作者：黄强豪浙江大学

学位级别：硕士

基于医学影像对人体肺部组织进行的精准分割与快速三维重建,为肺穿刺手术提供术中实时视觉辅助导航,路径规划等,对治疗各项肺部病症具有重要的研究意义。现有的医学影像处理存在计算复杂、耗时久的缺点,同时分割、重建等任务被独立研究... 详细信息

基于医学影像对人体肺部组织进行的精准分割与快速三维重建,为肺穿刺手术提供术中实时视觉辅助导航,路径规划等,对治疗各项肺部病症具有重要的研究意义。现有的医学影像处理存在计算复杂、耗时久的缺点,同时分割、重建等任务被独立研究,无法满足在肺穿刺手术下实时术中影像指导的实际要求。亟需集预处理、分割、穿刺可视化、重建等一体的可行方案,同时要求方案整体处理迅速、结果准确。为解决上述问题,本文主要开展了以下工作:基于降维估计的管道轮廓分割方法。面向肺部树状结构组织,如血管、气管等,在CT断层图像上提取管道截面轮廓。由于深度学习方法依赖于标注数据集,小样本学习方法也无法完成好的分割。同时考虑到单张CT影像的规模,本文利用流形学习的降维思想,在CT图像高维向量空间寻找包含边缘信息的本征空间,在低维子空间作曲线拟合分割,提高算法时效;在降维后的低维向量空间进行拟合,采用定义能量函数、设计理想管道边缘模型,最小化能量函数的方式求解目标轮廓。本方法有效应对了 CT图像中肺部组织截面小而多,局部分散的特点,截面分割完成率在90%以上,满足临床与后续重建需求,实现了快速准确的轮廓分割。基于活动线方法改进的穿刺针交互分割方法。本文提出一种仅需3个标记点,一键完成交互的体内穿刺针分割方法,并设计相应上位机。相比于传统基于活动线的轮廓拟合算法需要用户沿着目标边缘设置数十个标记点,本文对标记点决定的矩形区域通过最小化目标区域,增强局部对比度、提高信噪比,增强边缘信息,并求解边缘与对应物类的隶属度值完成分割。本方法降低了对先验条件的需求,一键即完成交互,大大提高了交互分割效率。基于分割的肺组织表面重建方法。本文创新性的提出了基于分割做重建的技术方案,相比于基于CT数据的体绘制,能够极大降低重建耗时,并为穿刺手术提供术中实时影像辅助。本文基于肺部已分割得到的组织断层轮廓,有序点集无需八叉树重建数据结构,无需进行三角面片的搜索生成,仅通过轮廓序列之间的面片插值即可快速进行表面重建。通过控制插值密度还可调节重建精度与时间。本方法实现了肺部组织快速表面三维重建,组织目标重建时间在20.8s内,响应了肺部穿刺手术场景需要术中实时影像辅助的需求。

关键词：医疗机器人穿刺肺组织分割三维重建

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肺部CT图像中的解剖结构分割方法综述

中国图象图形学报 2018年第10期23卷 1450-1471页

作者：边子健覃文军刘积仁赵大哲东北大学中荷生物医学与信息工程学院沈阳110819 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819

目的高分辨率多层螺旋CT是临床医生研究肺部解剖结构功能、评估生理状态、检测和诊断病变的主要影像学工具。鉴于肺部各解剖结构间特殊的关联关系和图像成像缺陷、组织病变等干扰因素对分割效果的影响,学术界已在经典图像处理方法基础... 详细信息

目的高分辨率多层螺旋CT是临床医生研究肺部解剖结构功能、评估生理状态、检测和诊断病变的主要影像学工具。鉴于肺部各解剖结构间特殊的关联关系和图像成像缺陷、组织病变等干扰因素对分割效果的影响,学术界已在经典图像处理方法基础上针对CT图像中的肺部解剖结构分割进行了大量研究。方法通过对相关领域有代表性或前沿性文献的归纳总结,系统性地梳理了现有肺组织、肺气管、肺血管、肺裂纹、肺叶或肺段等解剖结构CT图像分割方法的主要流程、方法理论、关键技术和优缺点,讨论了各解剖结构分割的参考数据获取、实验设计方法和结果评价指标。结果分析了现有研究在结果精度和鲁棒性方面所面临的挑战性问题,以及基于分割结果在定位病变、定量测量、提取其他结构等方面展开的热点应用,特别详述了当前被重点关注的深度学习方法在本领域的工作进展,同时展望了本领域在分割理论方法和后续处理等步骤的发展趋势,并探索了如何在实践中根据分割结果发现新的临床生物标志。结论快速精确地从CT图像中分割肺部各解剖结构可以获取清晰直观的3维可视化结构影像,展开解剖结构内部的定量参数测量或结构之间的关联关系分析能提供客观、有效的肺部组织疾病辅助诊断依据信息,可以大大减轻临床医生的阅片负担、提高工作效率,具有重要的理论研究意义和临床应用价值。

关键词： CT图像肺组织分割肺气管分割肺血管分割肺叶分割

多种肺部疾病智能诊断研究 ——基于改进后的FasterRCNN模型

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多种肺部疾病智能诊断研究 ——基于改...

作者：郎思语东北财经大学

学位级别：硕士

受环境、气候、生活习惯等因素影响,中国肺病发病率在逐年攀升。肺部疾病在对肺部造成影响的同时,还会引发多种并发症,如:气管炎、心脏疾病、淋巴系统疾病等。CT影像因其具有分层薄、高清、低噪声的优势,是肺部疾病最有效的无创检测技术... 详细信息

受环境、气候、生活习惯等因素影响,中国肺病发病率在逐年攀升。肺部疾病在对肺部造成影响的同时,还会引发多种并发症,如:气管炎、心脏疾病、淋巴系统疾病等。CT影像因其具有分层薄、高清、低噪声的优势,是肺部疾病最有效的无创检测技术,被广泛用于肺部疾病筛查和辅助诊断。随着科学技术的发展,机器阅片辅助医师进行病灶位置筛查、疾病诊断逐渐被大众所接受。传统的机器阅片通常是通过经验丰富的医师运用医学知识观察病灶直观的形态特征得到的,主观性较强。因此,为了改善这一点使诊断结果更具客观性,利用机器自动筛查病灶成为了新的研究方向。深度学习2012年以来在图像分类、语音识别以及目标检测等领域广泛应用,各大型医院也纷纷将深度学习用于医疗领域辅助医师进行诊断。目前针对基于深度学习筛查肺部CT影像病灶的研究主要集中于对肺结节这一单一疾病的诊断,对多种肺部疾病的识别与诊断研究甚少。然而肺部疾病种类繁多,同一病人的肺部可能存在多个病灶、多种疾病,反复筛查既浪费了时间,也没有合理的运用资源。因此本文运用了 Faster RCNN这一经典目标检测的深度学习算法,并对其进行优化,达到识别肺结节、索条、动脉硬化或钙化、淋巴结钙化等多种肺部疾病的目的,通过对一份病历的一次筛查得到所有疑似病灶的位置和类别,无需反复筛查,提高诊断效率。本文数据集来自天池大赛:全球数据智能大赛（2019）——“数字人体”赛场一肺部CT多病种智能诊断的训练集。首先对数据进行了描述性分析和预处理。在描述性分析的部分介绍了 mhd文件中包含的各类信息的含义、四种病灶的标注占总数的比例以及肺部CT影像的Hu值分布情况。预处理部分首先将原始坐标转化为体素坐标,更清晰的展示病灶在切片影像中的位置;其次是对肺组织的分割,首先运用漫水填充方法结合形态学方法提取出影像中的人体部分,而后再一次对图像进行二值化,使用上一步得到的躯干掩膜减去二值化的图像,得到肺实质掩膜,再利用形态学方法光滑其边缘,肺结节及索条主要出现在这部分区域,而钙化主要出现在肺实质之外,因此将躯干掩膜减去肺实质的掩膜得到另一份图像;而后是根据CT影像的窗宽窗位将上一步得到的两个图像分别用肺窗和纵膈窗进行标准化,之后进行横向拼接,同时将标注信息进行修改;最后是对数据集进行划分,分为训练集和验证集。本文针对这四种肺部疾病的目标检测提出了改进后Faster RCNN网络,将FasterRCNN的原始主干网络改为更深层的Resnet加上FPN网络。并且将ROI Pooling Layer改为ROI Align,使用双线性插值来更精确地找到预选框在原图上的对应位置。本文比较了原始的Faster RCNN网络、改进后的以Resnet50+FPN作为主干网络Faster RCNN网络、改进后的以Resnet101+FPN作为主干网络Faster RCNN网络的目标检测效果,以目标检测任务常用的技术评价指标是mAP作为评价指标。实验表明改进后的以Resnet1 01+FPN作为主干网络的Faster RCNN能够更有效地对多种肺部疾病进行智能诊断。

关键词：肺部疾病诊断肺组织分割深度学习 Faster RCNN