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前列腺是男性最大的附属性腺,属于人体外分泌腺。而前列腺癌是出自前列腺的恶性肿瘤,细胞的基因突变导致增殖失控,成为癌症。恶性细胞除了体积扩大或侵犯邻近器官,也可能转移到身体其他部位,尤其是骨头和淋巴结。前列腺癌可能造成疼痛、排尿困难、勃起功能不全等症状。在西方国家,前列腺癌是男性第二常见的癌症,因而丧生的人数仅次于肺癌。现阶段对前列腺的研究,主要是针对前列腺腺体的分割重建以及在核磁共振(Magnetic Resonance Imaging,MRI)图像、超声图像中进行前列腺癌的分割。由于在计算机断层扫描(Kilo-Voltage Computed Tomography,CT)图像中,前列腺发生病变的组织与正常组织的对比度很低,分类识别难度很大。因此,对前列腺CT图像上病变区域检测识别的研究几乎空白。千伏计算机断层扫描(Kilo-Voltage Computed Tomography,KVCT)图像相较普通CT图像,成像清晰,图像分辨率高,本文针对KVCT图像中的前列腺病变区域检测识别主要完成以下工作:1.针对前列腺KVCT图像上病变组织与正常组织对比度低的问题,提出了一种基于纹理特征的前列腺病变区域识别方法。该方法首先提取前列腺区域的灰度梯度纹理特征;然后训练支撑矢量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,分类得到病变区域识别结果;最后,使用马尔科夫随机场模型对识别结果进行后处理,得到了较为准确的病变区域。2.提出一种3D前列腺病变区域识别方法。该方法首先对前列腺序列图像进行层间插值;然后提取三维灰度梯度特征,选取一定比例作为训练样本,同时得到训练样本的三维位置信息,训练SVM分类器,将剩余样本分类,得到SVM分类结果图;利用训练样本位置信息,根据梯度信息和邻域约束,搜索训练样本附近相似点,得到病变区域图像作为分类结果的补充;使用交互式level set的方法确定前列腺病变区域大致范围,融合SVM分类结果和基于梯度信息和邻域约束得到的病变区域,最后进行三维数学形态学去噪,得到最终的三维病变区域。实验表明,该方法对前列腺病变区域识别有较好的效果。