医学图像形状特征提取.doc
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医学图像形状特征提取,页数 49字数 22946摘要随着医学影像设备的进步和计算机技术的发展，医生可以为病人提供越来越高的服务质量，解除病人因疾病带来的痛苦。但是，由于有的疾病本身的隐蔽性和现有医疗水平的限制，误诊率仍然存在，病人错过最佳的治疗时机，后期治疗的代价昂贵收效不高。在医学图像处理领域，借助计算机来进行图象处理...
内容介绍
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医学图像形状特征提取
页数 49 字数 22946
摘 要
随着医学影像设备的进步和计算机技术的发展，医生可以为病人提供越来越高的服务质量，解除病人因疾病带来的痛苦。但是，由于有的疾病本身的隐蔽性和现有医疗水平的限制，误诊率仍然存在，病人错过最佳的治疗时机，后期治疗的代价昂贵收效不高。
在医学图像处理领域，借助计算机来进行图象处理和分析，是图像处理技术结合医学图像特点的重要应用方面。作者在研究了国内外该领域的技术方向和发展动态后，综述了主要的研究内容和方法，介绍了在癌症诊断中图像处理与识别的研究重点和核心技术。本文在这些理论与技术的基础上，具体结合医学肿瘤图像的特点，采用合适的处理手段并有机结合这些技术得到了较为理想的处理结果。
主要的工作有：关于肺部候选结节的分割方法是基于区域生长方法，但在该传统方法基础上做了若干改进，主要的改进方向是使用了区域生长中的计算准则。论文采用 Matlab对论文提出的算法进行了仿真实验，证明了本文算法的有效性。算法在医学图像中实施，取得了满意的效果。
关键词: 医学图像；感兴趣区；形状特征提取；区域生长
目录
摘 要 I
Abstract III
第1章 绪论 1
1.1 课题研究的目的及意义 1
1.2 计算机辅助诊断的研究现状 2
1.3 医学图像特征提取的研究现状 3
1.4 本课题主要研究内容 5
第2章 图像形状特征提取 6
2.1图像的预处理 6
2.2 基于边缘的形状特征提取 7
2.2.1图像边缘检测 7
2.2.2 基于边缘的形状提取 8
2.2.3 边界跟踪 10
2.3 基于区域的形状特征提取 11
2.3.1形态学操作 12
2.3.2区域生长 13
2.4本章小结 15
第3章 医学图像形状特征提取 16
3.1 肺癌及其诊断 16
3.1.1肺癌的病理学介绍 16
3.1.2肺癌的成像 17
3.1.3肺部CT结节肿块形态 18
3.2 区域生长算法改进 20
3.2.1 使用区域的特征作为一致性准则 20
3.3结节肿块分割实施 22
3.4形状特征分析 23
3.4.1基于外部参数的形状描述 24
3.4.2基于内部参数的形状描述 26
3.5本章小结 29
第四章 实验结果比对分析 31
4.1 实验结果 31
4.1.1基于边缘检测的形状特征提取结果 31
4.1.2基于区域生长法的形状特征提取的改进 33
4.2 肿瘤特征分析 35
4.3 孤立结节（SPN）特征具体分析 36
4.4 结合图像结果分析病理 36
第5章 总结与展望 37
5.1 总结 37
5.2展望 37
参 考 文 献 39
致 谢 40
参 考 文 献
[1] 罗述谦等. 医学图象的处理与分析. 北京：科学出版社，2003，8
[2] 章毓晋. 图像分割. 北京： 科学出版社，2001，2
[3] 田捷, 包尚联, 周明全. 医学图像处理与分析. 北京：电子工业出版社，2003，9
[4] 冈萨雷斯著，阮秋琦等译. 数字图像处理（第二版）. 北京：电子工业出版社，2003，3
[5] 郝文化，等. MATLAB图形图像处理应用教程. 北京：中国水利水电出版社，2004，
页数 49 字数 22946
摘 要
随着医学影像设备的进步和计算机技术的发展，医生可以为病人提供越来越高的服务质量，解除病人因疾病带来的痛苦。但是，由于有的疾病本身的隐蔽性和现有医疗水平的限制，误诊率仍然存在，病人错过最佳的治疗时机，后期治疗的代价昂贵收效不高。
在医学图像处理领域，借助计算机来进行图象处理和分析，是图像处理技术结合医学图像特点的重要应用方面。作者在研究了国内外该领域的技术方向和发展动态后，综述了主要的研究内容和方法，介绍了在癌症诊断中图像处理与识别的研究重点和核心技术。本文在这些理论与技术的基础上，具体结合医学肿瘤图像的特点，采用合适的处理手段并有机结合这些技术得到了较为理想的处理结果。
主要的工作有：关于肺部候选结节的分割方法是基于区域生长方法，但在该传统方法基础上做了若干改进，主要的改进方向是使用了区域生长中的计算准则。论文采用 Matlab对论文提出的算法进行了仿真实验，证明了本文算法的有效性。算法在医学图像中实施，取得了满意的效果。
关键词: 医学图像；感兴趣区；形状特征提取；区域生长
目录
摘 要 I
Abstract III
第1章 绪论 1
1.1 课题研究的目的及意义 1
1.2 计算机辅助诊断的研究现状 2
1.3 医学图像特征提取的研究现状 3
1.4 本课题主要研究内容 5
第2章 图像形状特征提取 6
2.1图像的预处理 6
2.2 基于边缘的形状特征提取 7
2.2.1图像边缘检测 7
2.2.2 基于边缘的形状提取 8
2.2.3 边界跟踪 10
2.3 基于区域的形状特征提取 11
2.3.1形态学操作 12
2.3.2区域生长 13
2.4本章小结 15
第3章 医学图像形状特征提取 16
3.1 肺癌及其诊断 16
3.1.1肺癌的病理学介绍 16
3.1.2肺癌的成像 17
3.1.3肺部CT结节肿块形态 18
3.2 区域生长算法改进 20
3.2.1 使用区域的特征作为一致性准则 20
3.3结节肿块分割实施 22
3.4形状特征分析 23
3.4.1基于外部参数的形状描述 24
3.4.2基于内部参数的形状描述 26
3.5本章小结 29
第四章 实验结果比对分析 31
4.1 实验结果 31
4.1.1基于边缘检测的形状特征提取结果 31
4.1.2基于区域生长法的形状特征提取的改进 33
4.2 肿瘤特征分析 35
4.3 孤立结节（SPN）特征具体分析 36
4.4 结合图像结果分析病理 36
第5章 总结与展望 37
5.1 总结 37
5.2展望 37
参 考 文 献 39
致 谢 40
参 考 文 献
[1] 罗述谦等. 医学图象的处理与分析. 北京：科学出版社，2003，8
[2] 章毓晋. 图像分割. 北京： 科学出版社，2001，2
[3] 田捷, 包尚联, 周明全. 医学图像处理与分析. 北京：电子工业出版社，2003，9
[4] 冈萨雷斯著，阮秋琦等译. 数字图像处理（第二版）. 北京：电子工业出版社，2003，3
[5] 郝文化，等. MATLAB图形图像处理应用教程. 北京：中国水利水电出版社，2004，
