肺癌、慢性阻塞性肺病等各种肺部疾病患者数量的逐年增加,使肺部疾病的准确、高效诊断逐渐成为当前的研究热点。早期的肺功能检查通常采用以机械和化学方法为主的肺功能仪,操作相对繁琐复杂、耗时费力。随着医学成像技术、图像处理技术和模式识别技术的飞速发展,计算机辅助诊断(Computed-aided Diagnosis,CAD)系统不仅能够提供定量指标,还能进行三维视觉评估,有效减轻了医生海量医学影像的阅片负担,降低由于重复机械工作造成的漏诊、误诊等问题。为了高效便利地辅助医生进行肺功能诊断,本文基于图像分割技术、神经网络检测肺结节方法和三维可视化技术设计开发了肺功能计算机辅助诊断系统。本文研究内容主要分为以下几个方面:(1)为了准确提取相关肺部组织,以精确评估肺功能,本文研究了基于医学图像分割技术的肺实质、肺气管及肺血管的综合分割算法。首先,采用基于最大类间方差法和区域生长相结合的方法来完成对肺实质的初步分割;紧接着,利用基于改进区域生长法完成对肺气管的分割;然后,通过基于固定阈值分割的方法分割出肺血管;最后,按照基于形态学闭运算填补小孔洞、基于轮廓提取填补大孔洞、基于凸包缺陷检测修补肺边缘缺陷这三个步骤进行肺实质的修补。(2)为了具体到每个肺叶进行肺功能分析,提出了基于标记分水岭算法的半自动肺叶方法。首先基于海森矩阵进行肺裂增强,手动标记各肺叶区域并进行三维膨胀,形成肺叶标记图像;最后结合标记分水岭算法实现了半自动的肺叶分割。(3)为辅助医生观察肺结节的形态特征,判断其良恶性,确认是否会导致肺功能的异常,与得到的肺功能指标相互补充、相互印证,提出了基于改进SSD神经网络的肺结节检测方法。首先对传统分类器在肺结节检测方面的应用效果进行了分析;之后扩增数据集,根据SSD网络的特点,改变默认框大小以及加入反卷积层对SSD进行改进,实现了对肺结节的自动检测。(4)为了得到量化的肺功能指标、直观显示肺部组织分布情况从而进行视觉评估,提出了基于三维可视化技术、肺功能指标计算的肺功能评估方法。基于分割得到的各肺部组织计算肺功能指标,结合三维视觉评估实现全面的肺功能评估。(5)基于以上研究内容,本文自主设计开发了肺功能计算机辅助诊断系统。该系统可分割肺部区域并重建其三维模型,对肺结节进行检测,并测算全肺、左肺、右肺及左右肺叶的相关肺功能指标。可实现肺部多组织的混合渲染,提供交互式VOI(volume of interest)体切割功能,以便实现局部肺实质的肺功能定量分析,测算局部肺实质和感兴趣CT值范围内的肺功能指标,并在二维和三维上对其定位显示。肺功能指标的测算和三维可视化功能相互补充,实现定量分析和视觉评估的结合。本系统可应用于慢性阻塞性肺病等肺部疾病的辅助诊断,辅助评估患者的肺功能状况。