1、根據(jù)世界上各大癌癥研究中心和衛(wèi)生組織的調(diào)查顯示，肺癌已經(jīng)成為全世界致死率最高的第一大癌癥。最有效地提高肺癌生存率的辦法就是實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn)、早診斷和早治療，而胸腔CT掃描圖像為這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供了可能。放射醫(yī)師和臨床醫(yī)生通過(guò)對(duì)胸腔CT圖像的視覺(jué)觀察即可直觀地發(fā)現(xiàn)和診斷肺癌。然而隨著CT掃描技術(shù)的飛速發(fā)展，成像的分辨率越來(lái)越高，重建后的圖像中可以被發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)體積越來(lái)越小，圖像的數(shù)據(jù)量迅速增加，很顯然只依靠視覺(jué)觀察來(lái)發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)是很困難的。另外，

2、臨床上對(duì)肺結(jié)節(jié)的良惡性診斷的金標(biāo)準(zhǔn)是活檢，這是一種有創(chuàng)的診斷方法，會(huì)給受檢者帶來(lái)痛苦。為了輔助醫(yī)生從CT圖像中檢測(cè)肺結(jié)節(jié)和實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)的肺結(jié)節(jié)良惡性輔助診斷，計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)(CADe)和計(jì)算機(jī)輔助診斷(CADx)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。本文圍繞這兩個(gè)系統(tǒng)的方法研究中的關(guān)鍵點(diǎn)和難點(diǎn)進(jìn)行了如下的研究工作:
　　(1)本文對(duì)全世界最大的公共數(shù)據(jù)庫(kù)LIDC-IDRI的1018套包含肺結(jié)節(jié)的胸腔CT掃描圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的分析。按照放射專家提供的關(guān)于肺結(jié)

3、節(jié)位置坐標(biāo)和重要特征信息，提取出肺結(jié)節(jié)的圖像數(shù)據(jù)作為CADe算法檢測(cè)結(jié)果的參考標(biāo)準(zhǔn)和CADx算法診斷肺結(jié)節(jié)良惡性的輸入，為后續(xù)實(shí)驗(yàn)提供大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。據(jù)筆者所知，還沒(méi)有其他的研究團(tuán)隊(duì)對(duì)LIDC-IDRI數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有數(shù)據(jù)做類似的分析和處理。
　　(2)在基于CT掃描圖像的CADe主要算法的研究中，本文提出了一整套自動(dòng)檢測(cè)和提取肺結(jié)節(jié)（尤其是胸膜旁肺結(jié)節(jié)）的方法。首先基于兩類VQ檢測(cè)算法與形態(tài)學(xué)相結(jié)合的方法自動(dòng)提取肺部區(qū)域模板，從而

4、自動(dòng)地提取整肺區(qū)域圖像;其次基于四類VQ檢測(cè)算法檢測(cè)疑似肺結(jié)節(jié)區(qū)域;然后基于經(jīng)驗(yàn)值對(duì)疑似肺結(jié)節(jié)進(jìn)行初步地排除假陽(yáng)性肺結(jié)節(jié)的處理;最后基于多特征的監(jiān)督分類算法，對(duì)剩下的疑似肺結(jié)節(jié)進(jìn)行進(jìn)一步地排除假陽(yáng)性肺結(jié)節(jié)的處理。通過(guò)與其他研究方法對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的敏感度、假陽(yáng)性率和速度結(jié)果的比較，驗(yàn)證了本文提出的自動(dòng)檢測(cè)和提取肺結(jié)節(jié)的方法具有更高的性能。
　　(3)在基于灰度圖像的多維紋理特征研究肺結(jié)節(jié)良惡性分類的算法中，為了避免提取肺結(jié)節(jié)表面和形狀

5、特征等外部特征受到分割算法精確度的限制，本文重點(diǎn)研究了肺結(jié)節(jié)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征（即紋理特征）對(duì)肺結(jié)節(jié)良惡性診斷的作用。首先對(duì)肺結(jié)節(jié)的灰度圖像用三種常用的紋理特征提取算法進(jìn)行二維紋理特征的提取，通過(guò)分類結(jié)果的對(duì)比，得出Haralick紋理特征的性能最優(yōu)。然后本文基于二維Haralick紋理特征的計(jì)算原理，提出了三維Haralick紋理特征計(jì)算模型，對(duì)肺結(jié)節(jié)的三維紋理結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入研究。最后基于不同類型的肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)，將二維和三維Haralick紋

6、理特征進(jìn)行分類性能的對(duì)比，得出三維Haralick紋理特征比二維的更有優(yōu)勢(shì)。
　　(4)在研究紋理特征對(duì)肺結(jié)節(jié)良惡性分類的有效性過(guò)程中，本文還提出了基于多階差分圖像（梯度和曲率圖像）的多維紋理特征進(jìn)行肺結(jié)節(jié)良惡性分類的方法。通過(guò)對(duì)肺結(jié)節(jié)與不同組織連接的區(qū)域可能包含更多變化信息的假設(shè)，提出基于肺結(jié)節(jié)圖像中突變結(jié)構(gòu)的紋理特征進(jìn)行肺結(jié)節(jié)良惡性診斷研究。同時(shí)分別對(duì)是否包含非確定良惡性肺結(jié)節(jié)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別提取二維和三維紋理特征，通過(guò)