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面向肺癌辅助诊断的近红外图像分析平台关键技术与设计实现

何克磊  
【摘要】:近红外成像技术辅助的病理组织定位是目前计算机辅助诊断中的先进技术和研究热点方向之一。它是一个集成了光学、计算机软硬件技术、组织病理学、人工智能等的多学科技术交叉研究方向。它利用分子生物显像剂吲哚青绿在830nm的近红外光照射下激发荧光,并通过传感器显像,经由后端的计算机软件平台分析和图像处理技术来获得病理图像的目标部位分割结果并显示,为临床医学手术和医学研究提供帮助。本文设计了面向肺癌辅助诊断的近红外图像分析平台,结合手术导航仪硬件,旨在手术过程中辅助医生对前哨淋巴结进行定位。近红外图像分析平台是一个对图像进行处理并显示的软件系统,他能够将病患的目标部位分割并显示出来。该平台总体使用MVC的设计模式,采用标准的三层架构,同时结合Qt界面设计框架、OpenCV开源平台和医学图像处理等先进技术方法,整合了实验室优势的相关算法,能够达到较好的实用性。平台的功能模块包括图像融合模块,图像分析模块,图像显示模块和图像存储模块四大部分,分别对图像进行预处理、融合、分割、显示与存储。此外,本文对该平台中的两个技术难点进行了与研究,第一个是近红外近红外图像和可见光图像的多模态图像配准融合,本文设计了通过DOG滤波配合基于图像子块的Surf特征图像配准算法较好地解决了多模态下图像融合的问题。第二个是近红外光下荧光部位的分割,使用基于水平集的图像分割方法分割出待识别的特征区域并高亮显示,给医生以临床的指导。相对于阈值分割方法,实验显示其能更准确给出目标区域位置和轮廓。由于目前使用近红外成像在肺癌前哨淋巴结定位中,国外只有小样本实验,国内则完全空白,该系统在该领域做出了一些积极的探索。同时该系统中使用了一些改进的医学图像处理算法,解决了一些图像分割中的实际问题。


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