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1、CT圖像中肝臟分割方法研究張茜2015年1月中圖分類號：TP391UDC分類號：004.9CT圖像中肝臟分割方法研究作者姓名張茜學(xué)院名稱計(jì)算機(jī)學(xué)院指導(dǎo)教師宋紅教授答辯委員會主席趙清杰教授申請學(xué)位級別工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)軟件工程學(xué)位授予單位北京理工大學(xué)論文答辯日期2015年1月StudyonsegmentationofliveronCTimagesCandidateName：QianZhangSchoolorDepartment:ComputerSchoolFacultyMentor:Prof.HongSongChair,ThesisCommittee：Prof.QingjieZhaoDe
2、greeApplied:MasterofPhilosophyMajor：SoftwareEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefense：January，2015研究成果聲明本人鄭重聲明：所提交的學(xué)位論文是我本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作獲得的研究成果。盡我所知，文中除特別標(biāo)注和致謝的地方外，學(xué)位論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得北京理工大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書所使用過的材料。與我一同工作的合作者對此研究工作所做的任何貢獻(xiàn)均已在學(xué)位論文中作了明確的說明并表示了謝意。特
3、此申明。簽名：日期：北京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要近年來，由于肝癌患者數(shù)量持續(xù)增長，早期診斷和準(zhǔn)確的手術(shù)規(guī)劃對治療肝癌至關(guān)重要。精確的肝臟分割是計(jì)算機(jī)輔助肝臟疾病診斷和手術(shù)規(guī)劃的必要步驟，它對于肝臟組織的定量分析、圖像配準(zhǔn)以及三維可視化建模具有重要的學(xué)術(shù)和應(yīng)用研究價(jià)值。本論文提出了一種針對腹部CT圖像的肝臟分割策略，該策略采用由粗到細(xì)的分割方法，充分利用了CT切片圖像在空間上的連續(xù)性，實(shí)現(xiàn)了全序列圖像中的肝臟分割。論文的具體研究內(nèi)容如下：(1)對CT圖像進(jìn)行預(yù)處理以及對分割結(jié)果進(jìn)行后處理操作。本文對CT圖像的預(yù)處理包括將醫(yī)學(xué)圖像DICOM格式轉(zhuǎn)換為常用的BMP格式和中值濾波去噪。對分割
4、結(jié)果的后處理包括利用形態(tài)學(xué)方法平滑圖像邊緣，填充二值圖像中的孔洞以及提取最大連通區(qū)域。(2)采用基于空間鄰域信息的核模糊C均值聚類算法(SKFCM)對腹部CT圖像中的肝臟進(jìn)行粗分割，本文第一次將SKFCM算法用于肝臟分割。SKFCM算法是在模糊C均值聚類算法(FCM)的基礎(chǔ)上引入了核函數(shù)和空間鄰域信息，它的聚類能力和抗噪聲能力比FCM算法強(qiáng)。在腹部CT切片圖像中，相鄰切片的形狀變化較小，利用這一特性，可實(shí)現(xiàn)肝臟圖像的連續(xù)粗分割。粗分割結(jié)果中有大概一半的分割結(jié)果不需要再進(jìn)行細(xì)分割，這些不再需要進(jìn)行細(xì)分割的粗分割結(jié)果可作為模板，用于自動生成細(xì)分割的種子點(diǎn)。(3)采用本文提出的改進(jìn)的Gro
5、wCut算法對粗分割結(jié)果中分割不完全的圖像進(jìn)行細(xì)分割。傳統(tǒng)的GrowCut算法是一個(gè)交互式的分割算法，需要手動輸入種子點(diǎn)，分割效果依賴于種子點(diǎn)的選擇。本文改進(jìn)了GrowCut算法，可實(shí)現(xiàn)種子點(diǎn)的自動生成，提高了分割的效率和準(zhǔn)確性。利用本文提出的由粗到細(xì)的分割策略對三組腹部CT圖像進(jìn)行了肝臟分割，并對分割結(jié)果進(jìn)行了定性和定量分析，驗(yàn)證了本文提出的肝臟分割方法的準(zhǔn)確性和有效性。關(guān)鍵詞：腹部CT圖像；肝臟分割；SKFCM；GrowCutI北京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractRecently,withtheincidenceoflivercancerrising,earlydiagnos
6、isandaccuratesurgicalplanningisimportantforthetreatmentoflivercancer.Accurateliversegmentationisacrucialstepforcomputer-aidedliverdiseasediagnosisandsurgicalplanning.Theresultsofliversegmentationcanbeusedinquantitativeanalysisoflivertissues,imageregistrationandthree-dimensionallivermodelingwhic
7、hhassignificantacademicresearchandappliedvalue.Inthispaper,anewcoarse-to-finemethodisproposedtosegmentliveronabdominalCTimages.ThisnewsegmentationmethodmakesfulluseofthespacecontinuityofCTslicesandachievestheliversegmentationofafu
