三维肺结节分割的软计算方法 |
有时在临床实践中常规评估肺结节。诊断通常基于计算机断层扫描数据。尽管已经发表了许多研究，但对于放射科医师而言，划分仍然是一项艰巨的任务。由于肺结节描绘是耗时的并且高度依赖于观察者体验，因此需要用于自动测量的应用软件。
近年来已经进行了许多尝试来开发用于肺结节检测，分割和测量的系统。由于计算机断层扫描中特定类型的结节的出现可能根据其类型，恶性、大小、形状、坚固性、密度和位置而变化，因此分割和特别是检测任务具有挑战性并且需要先进的，通常是多级方法，处理特定问题。
通过共同的表面或薄的尾巴分离附着在胸膜上的结节，作为更广泛的方法。一种方法是形态学处理，结构元素的大小变化，导致结节附着结构的去除。然后，采用自适应阈值和几何约束来描绘结节。一种更有效的方法，专用于基于大致插入结节和胸膜之间的切割平面并且反复移动到最佳位置的并列结节。可能会注意到，在那里使用基于规则的推理系统来估计和跟踪随后计算机断层扫描研究中结节的生长。
特定几何约束的使用是肺结节分割方法的共同特征。依赖于肺结节的椭球模型，作为一种特定类型的结构对象进行分割。强大的各向异性高斯拟合产生概率模型。在第二阶段，通过具有空间和强度约束的似然比检验从背景中提取结节。形态学操作在工作中起着至关重要的作用，其中基本区域生长分割之后是通过假设结节凸起形状和使用适应性最佳侵蚀强度确定导致胸壁和脉管系统分离的程序。距离变换结合三维活动轮廓来建立结节表面。它在手动选择的感兴趣的体积内完成，由均值聚类预处理。结节表面变成曲线，通过动态编程使用图形搜索检测，并最终反向变换为体积空间。有人提出了一种基于多阈值图像表示和结节体素之间的测地距离的监督分割方法，其前面是各向异性扩散滤波。用于结节模型生成。个体的基因型是指通过质量阈值聚类分割获得的候选结节中提取的形状和纹理特征。使用支持向量机对模型进行验证和分类。
有人提出了与基于模糊连通性的区域生长方法类似的方法。基于手动指示的种子点，局部分割与形态学校正产生二元掩模，进行模糊连通性分析，此外，球形面向区域增长。侧重于非平凡结节病例分割的有效性。他们的方法利用了结节凸性假设，并利用距离变换提取结核核心，随后提取其表面，与附着结构分离。
实际上，上面提到的所有“现有技术”论文都集中在结节分割问题而不是自动检测上。以“点击”的形式获得种子或体积比依赖自动指示的结节候选物更有效且更省时。一些研究集中在肺结节自动检测，但检测率仍然不适用于临床实践，因为开发的方法仍然具有高假阳性率。
在本研究中，介绍了一种需要“点击”来识别和标记每个结节的方法。所选择的体素用作本研究中开发的三维描绘程序的种子点。方法将基于多级方法的分割与额外的问题依赖程序相结合，该程序将肺结节与附着于其上的其他类似密度的结构分开。非固体低密度结节也被考虑和分段。该方法基于模糊连通性方法，其中包含软计算阶段，以便增加种子数量并使分析更加稳健。本文讨论的三维肺结节分割的创新方法可以在以下位置找到：用于模糊连通性分析的种子点的启发式乘法，将特定的进化计算用于体积图像处理，在具有多个背景种子点的有效算法终止方面修改相对模糊连通性方法。此外，多路径工作流程可以处理各种类型的结节。
通过采用软计算算法，已经丰富了基于强度分析和形态学运算的常规方法。一方面，采用相对模糊连通性分析的具体模式。另一方面，进化计算应用程序被结合到传统的图像处理分割方法中，指向具有所需特征的体素。图像分析似乎仍然完全打开了计算智能的想法。
请注意，种子点的选择不一定是唯一的用户交互。已经开发了特定的计算机辅助诊断工作站，使得能够验证并可能校正分割结果。这种方法更合理，执行算法的自动化部分所需的时间越少，所描述的方法已经实现了这一点。 |
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| 肺癌的临床表现比较复杂，症状和体征的有无、轻重以及出现的早晚，取决于肿瘤发生部位、病理类型、有无转移及有无并发症，以及患者的反应程度和耐受性的差异。肺癌早期症状常较轻微，甚至可无任何不适。中央型肺癌症状出现早且重，周围型肺癌症状出现晚且较轻，甚至无症状，常在体检时被发现。肺癌的症状大致分为：局部症状、全身症状、肺外症状、浸润和转移症状。 |
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