低劑量肺部CT影像量化分析關鍵技術研究

《低劑量肺部CT影像量化分析關鍵技術研究》是依託瀋陽航空航天大學，由張國棟擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：低劑量肺部CT影像量化分析關鍵技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：張國棟
• 依託單位：瀋陽航空航天大學

項目摘要

隨著計算機科學和醫學影像學領域理論技術的發展，基於低劑量CT影像的肺部疾病早期診斷和術前量化分析成為可能。如何利用計算機輔助技術從影像中獲取準確的定量信息，是實現肺部疾病早發現、早診斷和早治療的關鍵。所涉及的關鍵技術包括低劑量肺部CT影像增強、多尺度紋理分析、肺內解剖結構提取等。近年來國內外已取得了一定的研究成果，但針對低劑量肺部CT影像量化分析，仍有許多關鍵性問題需要解決。.本項目針對低劑量肺部CT影像量化分析過程中所需關鍵技術，在分析影像特徵的基礎上，結合臨床先驗知識，重點研究低劑量肺部CT影像降噪、影像增強、非均勻多尺度二維S變換紋理分析、肺間裂自動/半自動提取等基礎方法，實現低劑量CT影像中解剖結構的量化分析及毛玻璃狀水平肺間裂的自動/半自動提取。本項研究不僅可在醫學影像處理和分析的層面取得理論成果，還會推動我國肺部疾病的篩查工作，降低肺部疾病所造成的社會危害。

結題摘要

本項目在分析影像特徵的基礎上，結合臨床先驗知識，針對低劑量肺部CT影像量化分析過程中所需關鍵技術展開研究，完成了研究計畫內容。（1）提出了一種基於過採樣的正交二維S變換快速實現算法，減少了圖像處理過程中的計算時間和記憶體需求量，可獲得圖像中任意像素點的局部頻譜及整幅圖像的頻譜；（2）提出了一種基於MSR理論的低劑量CT影像增強算法，對低劑量肺部CT影像中肺間裂等細節組織結構具有良好的對比度增強效果，對噪聲的敏感性較低，能夠較好地保留圖像的細節信息；（3）提出了基於模糊距離變換的骨架剪枝算法，算法對不同仿射變換所生成的複雜圖像均具有良好的剪枝效果，能夠快速、有效地去除由細節或噪聲產生的多餘分支和毛刺，保留了反應拓撲結果的主要分枝，具有較好的穩定性；（4）提出了基於最大鄰域點跟蹤的肺間裂提取算法，將圖像中像素點的模糊距離變換值與梯度值的比值用於最大鄰域點跟蹤，可有效處理傾斜肺間裂的提取，解決了肺間裂提取中的不連續現象；（5）研究了基於Shapelets理論的肺結節檢測，提出了適用於類圓形肺結節描述的二維正交基函式、Shapelets係數確定方法以及基函式個數選擇方法。（6）配合項目成果在套用領域的推廣，在分類技術、算法最佳化技術等方面開展了相關研究；（7）共發表科技論文9篇，其中SCI收錄3篇，EI收錄1篇，申請發明專利1項。