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肝脏是人类最为重要的器官之一,肝脏疾病,对人类的生命健康造成巨大威胁,如果能在其恶化前,采取相应措施,选择和运用科学合理的手段对肝脏CT图像实施高效研究与处理,严格控制肝脏疾病误诊可能性,具有十分重要的临床应用价值。本文针对当前肝脏CT图像在临床应用中存在的肝脏疾病病变程度分辨不清和病灶范围模糊、难以识别等问题展开研究,针对采集的肝脏CT图像模糊、复杂的实际情况和其中存在的图像分割问题,对CT图像进行了预处理,且对主流的基于随机游走的图像分割和基于区域生长的图像分割算法进行了比较分析,采用基于区域生长的图像分割算法提高了图像分割的效率和效果;同时,针对肝脏CT图像存在对比度低、肝组织与病灶区域的灰度分布存在相似、重叠的现象问题,提出了基于力场转换的增强算法,解决了肝血管瘤病灶部分的灰度和正常组织的灰度差异很小的问题;在此基础上,设计实现了一个肝脏血管瘤诊断系统,实验与应用结果表明,算法和系统能够针对肝脏血管瘤实现较好的识别效果。本文主要研究内容如下:(1)采集肝脏CT图像样本,对其进行常规去噪。分析区域生长算法与随机游走算法的特点和效果,最后确定使用区域生长算法对肝实质进行分割,。(2)针对肝血管瘤与肝实质CT图像差别不明显,肝血管瘤病灶区域较为模糊的问题,本文提出在传统肝脏病灶区域特征提取的基础上,结合力场转换算法,能够很好地凸显肝血管瘤病灶区域,有效提升肝血管瘤病灶区域特征提取的质量。本文利用传统较为简单的形状特征算法提取肝脏血管瘤的特征,共提取肝血管瘤病灶区四个特征,并对提取的特征进行主成分分析,选择了前两个主成分作为特征向量,从而实现对特征向量的降维,并与正常的肝脏特征进行对比,进而选择支持向量机分类器对其进行特征识别,为了更好验证肝血管瘤的识别效果本文又加上肝囊肿的CT图像识别作为对照,最后显示,三种肝脏特征的正确识别率均高于90%,分类识别效果较好。因此,本文在力场转换算法的基础上,利用传统较为简单的增强算法就能够有效提取肝血管瘤病灶区域高质量的特征信息,从而解决肝脏疾病病变程度分辨不清和病灶范围模糊、难以识别等问题。(3)将基于力场转换的肝血管瘤特征提取与识别技术运用到肝脏血管瘤的诊断系统中,在诊断系统的运行中,能够去除噪声,对肝实质进行分割,有效提升肝血管瘤病灶区域特征提取质量,有效提取肝血管瘤的特征,并对肝脏血管瘤实现较好的识别效果。(4)设计并实现了一个肝脏血管瘤诊断系统。