基於領域知識的肝臟CT圖割模型研究

《基於領域知識的肝臟CT圖割模型研究》是依託同濟大學，由陳宇飛擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於領域知識的肝臟CT圖割模型研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：陳宇飛
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

計算機輔助肝腫瘤診斷和治療是現代醫學的重要研究議題，將肝區從腹腔CT序列圖像中提取出來並進行三維重建，可輔助醫生在術前對病例的病變體進行多角度觀察與分析，提高CT影像數據的利用價值和臨床診斷的準確性。但由於肝臟CT圖像數據量大、組織邊界模糊甚至消失、同一病例內和不同病例間的肝臟結構和灰度分布存在差異等特點，使得肝臟圖像分割成為醫學圖像處理領域內的經典難題，現有算法存在精度不高、魯棒性不強等缺點，往往需要大量的預處理和人工修正。本項目以三維圖割模型為基礎，將領域知識引入圖割模型能量函式，設計半監督分割模型來求解這一經典難題，從模型設計、理論分析、性能評估、綜合測試等多個方面進行研究，形成基於領域知識的肝臟CT圖割模型理論和方法，同時為此類圖像分割問題提供準確可行的解決方案。項目選題是醫學圖像處理領域一個重要的基礎性和難點性研究課題，在理論和套用方面都具有較高的研究價值。

結題摘要

計算機輔助肝腫瘤診斷和治療是現代醫學的重要研究議題，本項目以三維圖割模型為基礎，針對基於領域知識的能量函式設定、快速能量最小化實現方法、CT圖像噪聲處理、三維重建模型的階梯效應和鋸齒效應消除、體繪製傳遞函式設定方法、肝臟分段詮析與數位化解剖、算法分析綜合實驗平台開發等問題進行了深入的研究。項目執行期間，發表（或已錄用）學術論文15篇，畢業論文6篇，小修/在投學術論文6篇，以及1份博士後研究工作報告。在總結項目研究成果的基礎上，獲得軟體著作權1項，申請發明專利1項。基於mitk平台，開發了一個計算機輔助肝腫瘤診斷系統。培養了博士後1名，博士畢業生2名，碩士畢業生4名，本科畢業生1名，在讀博士生2名，在讀碩士生5名，在讀本科生1名。