《肺部CT圖像中三維複雜結構分割及其套用研究》是依託湖南大學，由肖昌炎擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：肺部CT圖像中三維複雜結構分割及其套用研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：肖昌炎
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
肺部疾病是嚴重危害人類健康的常見疾病。作為最靈敏的肺部在體成像模態，CT斷層掃描在肺病影像診斷中得到廣泛套用。由於肺部解剖結構非常複雜，現代CT掃描所產生的海量數據單純依靠人眼進行判讀已不現實，以圖像分析為基礎的計算機輔助診斷（CAD）技術是解決這一難題的有效途徑。本項目針對肺病CAD技術發展需求，分別從特徵參數提取、鄰接目標分離、先驗知識融合等角度，圍繞肺部CT圖像3D結構分割這一關鍵基礎問題展開研究。通過引入力學應力-應變原理、改進傳統尺度空間濾波、設計多層次信息融合機制，實現複雜、異常目標的魯棒特徵檢測；同時，充分利用肺部結構間內在聯繫，藉助水平集和圖切割模型，形成相互關聯的整體分割策略。最後，結合肺栓塞和COPD等典型肺病診斷，研究後處理映射定位和結構功能參數提取，通過套用演示對算法進行驗證和評估。本項目研究成果可望為肺病CAD系統開發提供核心技術支持。
結題摘要
肺病是嚴重危害人類健康的常見疾病，計算機輔助診斷（CAD）是提高肺部疾病診斷檢出率和準確性的重要途徑。本項目面向肺病CAD需求，主要研究肺部CT圖像中3D複雜結構檢測和分割方法：（1）針對3D血管分杈點檢測難題，借鑑力學應力-應變原理，提出一種應變能量濾波器（見MedIA論文）；（2）以粘連血管分離為目標，提出一種雙高斯核多尺度濾波器（見TIP論文、ISBI2012血管分割競賽），擴展套用於疊層紙張數量檢測並開發成熟儀器（見TMI論文、發明專利）；（3）融合肺裂形狀和表觀特徵提出窄條微分濾波器和後處理分割算法，實現3D肺裂魯棒提取（見TMI論文）；（4）融合區域增長和形狀約束，實現3D氣管樹分割；（5）藉助肺裂、氣管和血管檢測的研究成果，在水線分割框架下實現了肺葉自動分割，用自采數據和LOLA11競賽數據進行了驗證。本項目研究成果可望為計算機自動診斷人體肺部疾病提供核心技術支持，所涉及算法很容易推廣至其它器官和不同成像模態的圖像分析。
