《基於雙能減影信息的骨骼抑制算法研究》是依託瀋陽航空航天大學，由郭薇擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於雙能減影信息的骨骼抑制算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：郭薇
- 依託單位：瀋陽航空航天大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
胸部X光圖像中的肺組織與骨骼區域重疊影響肺癌等惡性肺部疾病的早期檢測。而雙能減影圖像雖能提供無骨骼遮擋的病灶顯示，但卻顯著增加患者所受放射線劑量。針對這兩種成像問題，本項目提出利用已有雙能減影信息建立骨骼模型，實現胸部X光圖像骨骼抑制的算法。將生成無骨骼遮擋的軟組織圖像套用於肺部疾病的早期篩查，提高檢測的敏感度與準確性。.本項目先利用基於特徵圖像灰度與形狀信息的肺區域分割算法去除肺外無關區域，再利用多尺度三階B樣條小波變換及局部2-jet特徵提取來有效地表示骨骼結構。然後，使用基於雙能減影信息的支持向量回歸算法構建骨骼模型，預測胸部X光圖像的骨骼灰度分布，並利用可信機率分析及高斯差值濾波等對預測結果進行修正。最後，利用減影技術實現骨骼抑制，生成無骨骼遮擋的軟組織圖像。本項目研究不僅將在醫學圖像處理與分析領域取得理論研究成果，還將套用於肺部疾病的早期篩查，提高肺癌等惡性疾病的臨床診斷性能。
結題摘要
胸部X光圖像中肺組織與骨骼區域重疊影響肺癌等惡性肺部疾病的早期檢測。而雙能減影圖像雖能提供無骨骼遮擋的病灶顯示，但卻顯著增加患者所受放射線劑量。針對這兩種成像問題，本項目利用已有雙能減影信息建立骨骼模型實現胸部X光圖像骨骼抑制。將生成無骨骼遮擋的軟組織圖像套用於肺部疾病的早期篩查，提高檢測的敏感度與準確性。 本項目先利用基於先驗模型的肺區域分割算法去除肺外無關區域，再利用多尺度三階B樣條小波變換及局部2-jet特徵提取來有效地表示骨骼結構。然後，使用基於雙能減影信息的支持向量回歸算法構建骨骼模型，預測胸部X光圖像中骨骼的灰度分布，並利用可信機率分析及高斯差值濾波等對預測結果進行修正。最後，利用減影技術實現骨骼抑制，生成無骨骼遮擋的軟組織圖像。 在本項目中，使用雙能減影圖像中的軟組織圖像與得到的抑制肋骨結果進行比較。實驗數據為瀋陽某大型醫院放射科提供的200組胸部雙能減影圖像。每組包括患者的三張圖像，分別為正常胸部X光圖像、骨骼圖像及軟組織圖像。成像設備為GE Definium6000雙能DR成像系統。 本項目所研究方法取得令人滿意的較好性能。其研究不僅將在醫學圖像處理與分析領域取得理論研究成果，還將套用於肺部疾病的早期篩查，提高肺癌等惡性疾病的臨床診斷性能。
