1、肺癌的死亡率遠遠高于世界上其他癌癥，而且近些年來甚至還呈逐年增加的趨勢。影像學檢查是癌癥的診斷檢測和防治方面的重要技術之一。通常意義上的胸部影像學的主要研究對象就是肺部癌癥，它一般通過建立肺窗來觀察相應肺部影像，而計算機斷層圖像(CT)則是胸部影像學中最常用的圖像，已經(jīng)被廣泛用于對于肺部腫瘤的檢測中。通過對CT影像的觀察和分析，可以有效的幫助醫(yī)生對實際病癥情況做出準確判斷。然而，醫(yī)生分析肺部CT的過程是個枯燥而且繁瑣的工作，需要每天面對

2、大量的數(shù)據(jù)信息，而且，在這種大閱讀量的情況下，分析錯誤也就很難避免。而計算機輔助檢測和診斷就是針對這種情況而提出來的，它通過對大量數(shù)據(jù)做分析得到處理結果，用來幫助醫(yī)生更加安全有效的分析數(shù)據(jù)。 基于此，本文在肺部腫瘤的計算機輔助系統(tǒng)方面做了一些研究。首先，研究了存儲CT影像的DICOM文件格式，解決了CT影像的獲取問題。然后，對肺區(qū)圖像作預處理，比較了基于熱傳導方程的各向異性擴散與采用LUM濾波器進行各向異性濾波的效果，最終采用

3、了LUM作為圖像的預處理增強方法。接著，通過試驗，放棄了動態(tài)聚類的近鄰函數(shù)準則算法，自己提出了一套組合分割法用于分割提取可疑區(qū)域。組合分割法中，首先使用自動閾值法對肺區(qū)圖像作二值分割，并采用形態(tài)濾波算法處理得到的二值圖像，去掉其中的散點和小橋。 最后再用跟蹤蟲算法提取可疑區(qū)域。至此完全將圖像從視覺和邏輯上放開，組合分割法完成。然后，通過對肺部腫瘤醫(yī)學圖像的診斷特征的研究，提出了肺部可疑區(qū)域的識別準則和算法流程。最后，對腫瘤和肺壁