低剂量肺部CT影像量化分析关键技术研究

随着计算机科学和医学影像学领域理论技术的发展，基于低剂量CT影像的肺部疾病早期诊断和术前量化分析成为可能。如何利用计算机辅助技术从影像中获取准确的定量信息，是实现肺部疾病早发现、早诊断和早治疗的关键。所涉及的关键技术包括低剂量肺部CT影像增强、多尺度纹理分析、肺内解剖结构提取等。近年来国内外已取得了一定的研究成果，但针对低剂量肺部CT影像量化分析，仍有许多关键性问题需要解决。.本项目针对低剂量肺部CT影像量化分析过程中所需关键技术，在分析影像特征的基础上，结合临床先验知识，重点研究低剂量肺部CT影像降噪、影像增强、非均匀多尺度二维S变换纹理分析、肺间裂自动/半自动提取等基础方法，实现低剂量CT影像中解剖结构的量化分析及毛玻璃状水平肺间裂的自动/半自动提取。本项研究不仅可在医学影像处理和分析的层面取得理论成果，还会推动我国肺部疾病的筛查工作，降低肺部疾病所造成的社会危害。

本项目在分析影像特征的基础上，结合临床先验知识，针对低剂量肺部CT影像量化分析过程中所需关键技术展开研究，完成了研究计划内容。（1）提出了一种基于过采样的正交二维S变换快速实现算法，减少了图像处理过程中的计算时间和内存需求量，可获得图像中任意像素点的局部频谱及整幅图像的频谱；（2）提出了一种基于MSR理论的低剂量CT影像增强算法，对低剂量肺部CT影像中肺间裂等细节组织结构具有良好的对比度增强效果，对噪声的敏感性较低，能够较好地保留图像的细节信息；（3）提出了基于模糊距离变换的骨架剪枝算法，算法对不同仿射变换所生成的复杂图像均具有良好的剪枝效果，能够快速、有效地去除由细节或噪声产生的多余分支和毛刺，保留了反应拓扑结果的主要分枝，具有较好的稳定性；（4）提出了基于最大邻域点跟踪的肺间裂提取算法，将图像中像素点的模糊距离变换值与梯度值的比值用于最大邻域点跟踪，可有效处理倾斜肺间裂的提取，解决了肺间裂提取中的不连续现象；（5）研究了基于Shapelets理论的肺结节检测，提出了适用于类圆形肺结节描述的二维正交基函数、Shapelets系数确定方法以及基函数个数选择方法。（6）配合项目成果在应用领域的推广，在分类技术、算法优化技术等方面开展了相关研究；（7）共发表科技论文9篇，其中SCI收录3篇，EI收录1篇，申请发明专利1项。