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基于模糊距离变换的医学影像处理算法研究

韩佳池  
【摘要】:随着数字成像技术的出现和发展,医学影像技术已被广泛的应用于临床辅助诊断和治疗中。其中,CT图像因其成像分辨率高、对人体损害小等特点,而成为临床诊断的主要辅助工具。然而,由于人体组织的复杂性及成像系统的局限性,导致CT影像表现为模糊、对比度差等特点,这些因素将直接影响临床诊断结果的正确性。为了便于医生对微小结构和病灶区进行有效的分析和诊断,对CT图像进行进一步的处理在医学临床诊断中具有重要的应用价值。 本文在分析、研究医学CT图像的特点和模糊距离变换理论的基础上,对现有的骨架剪枝技术和肺间裂提取方法进行了深入的研究,针对传统骨架提取算法结果中毛刺较多的现象和肺间裂提取困难的问题,提出了相应的处理方法。本文主要工作如下: (1)深入学习和研究了模糊距离变换理论,通过比较距离变换和模糊距离变换之间的差异,分析出模糊距离变换在模糊图像处理中的优越性和稳定性。并使用动态规划方法实现了对图像的模糊距离变换操作。 (2)提出一种基于模糊距离变换的骨架剪枝算法。该算法以模糊距离变换为理论基础,在物体粗骨架图像中计算每条尾枝的模糊距离变换值,使用根据骨架特点确定的动态阈值判断骨架分枝是否被去除,并利用分级剪枝方法实现骨架剪枝操作。实验结果表明,该算法在进行剪枝操作中可有效地保证骨架的准确性和连通性。 (3)提出一种基于最大邻域点跟踪的肺间裂提取算法。该算法对肺间裂轮廓图像进行模糊距离变换,通过分析模糊距离变换的局部最大值和梯度的局部最小值获得肺间裂主要描述点集,从而确定肺间裂的走向,最后通过最大邻域点跟踪得到连续的肺间裂图像。实验结果表明,该算法可有效提取肺间裂。


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