【摘 要】
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肺部疾病是医学研究的一个重要领域。无论是2020年在全球爆发的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情,还是2003年的非典型肺炎（SARS）,都是病毒感染肺部引发的疾病。当前,对多种肺部疾病的研究关注于肺部血管的变化情况,如肺动脉高压、血管性病变、动静脉畸形等。为了能够早发现、早治疗,在早期诊断中通常会使用计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis,CAD）技术,而快速精确
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肺部疾病是医学研究的一个重要领域。无论是2020年在全球爆发的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情,还是2003年的非典型肺炎（SARS）,都是病毒感染肺部引发的疾病。当前,对多种肺部疾病的研究关注于肺部血管的变化情况,如肺动脉高压、血管性病变、动静脉畸形等。为了能够早发现、早治疗,在早期诊断中通常会使用计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis,CAD）技术,而快速精确分割出肺部血管并找到感兴趣部位是其中非常重要的一环,所以肺部血管的分割引起了研究人员的广泛关注。在计算机辅助诊断中,计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）又以扫描速度快、对身体损伤小、原始数据量大且可以在不同的层距重建等优点被广泛使用。针对肺部疾病,目前主要通过CT提供的肺部阴影来进一步诊断,然而CT图像数据量大,传统上基于CT图像手动进行血管分割耗时耗力、精确度低。因此,探索自动化的肺部血管分割方法,将有助于提高肺部疾病的诊断效率和准确度。本文以肺部CT原始图像为基础,针对肺部纵隔窗和肺部血管的分割,主要开展了以下研究工作:1.对来自甘肃省某医院6位患者的共4789张CT原始图像进行了两次数据标记并制作了数据集:第一次为标记两个类似月牙形的肺部纵隔窗,第二次为标记肺部血管。2.设计了基于CT原始图像的分层模型,为每层分别制作了单独的训练集与测试集,并与基于深度学习的BCDU-Net模型相结合来进行肺部纵隔窗的边缘检测与分割。3.在分割出肺部纵隔窗的基础上,设计了肺部血管分割模型,并将支持向量机与高斯金字塔、稀疏自动编码器相结合来实现血管的自动化分割。实验结果表明,本文提出的方法能够取得良好的分割效果,对计算机辅助诊断在肺部疾病研究中的进一步应用具有一定的参考价值和推动作用,也可作为今后相关研究的工作基础。
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