基于图像纹理特征的医学CT图检测方法研究

论文总字数：22791字

目 录

1 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 研究目的与意义 2

2 数字图像与纹理 3

2.1 图像处理 3

2.2 图像与纹理 4

2.3 特征提取 4

3 研究对象 4

3.1 计算机断层扫描 4

3.2 慢性肝炎与肝硬化 5

3.3 影像来源 5

3.4 MATLAB软件介绍 6

4 研究方法 6

4.1 图像预处理 6

4.1.1 灰度归一化 6

4.1.2 中值滤波 7

4.1.3 小波变换 8

4.1.4 小波变化与中值滤波结合 9

4.1.5 直方图均衡 10

4.2 灰度共生矩阵 11

4.3 图像边缘圆度特征提取 13

4.3.1阈值处理 13

4.3.2 bwboundaries函数边界标记 15

4.3.3 边缘圆度检测 15

5 研究结果 16

5.1 CT图像预处理 16

5.2 纹理分析 19

5.2.1 慢性肺炎CT影像纹理分析 19

5.2.2 肝硬化CT影像纹理分析 20

5.2.3 对比分析 20

5.3 图像特征分析 20

5.4 样本分析 21

6 总结与展望 24

参考文献 25

致谢 27

基于图像纹理特征的医学CT图检测方法研究

杨泽俊

, China

Abstract: This paper provides imaging and physicians with an aid to distinguishing CT images of primary liver cirrhosis, to increase the chance of discovering and confirming cirrhosis in advance, and to provide physical conditions for better treatment. The main content of this paper is to first select the CT images of chronic hepatitis and cirrhosis determined by chemical test, and then perform image processing on the CT images to obtain clear and complete grayscale images through two-dimensional wavelet transform and median filter combination. The gray level co-occurrence matrix extracts the parameters related to the texture features; the image is processed again by the edge algorithm, and the degree of passivation of the CT image edges is preferentially obtained. The CT images of chronic hepatitis and liver cirrhosis were selected. After image processing, the image features and texture features were compared and analyzed to arrive at the conclusion. It was found that the two had obvious differences in images and textures, and the samples were repeatedly used for verification. The correctness of its conclusions. The experimental results showed that the image and texture features of chronic hepatitis were significantly changed during the liver cirrhosis transition period, which can be used as a diagnostic evidence. The distinction between the initial liver cirrhosis and chronic hepatitis, to better provide the doctor with the means and basis for determining the condition, improve the cure rate, to avoid medical conflicts caused by misjudgment of the disease.

Key Words: Texture extraction, Cirrhosis, Chronic hepatitis , Edge extracting ,CT images

1. 绪论
   1. 研究背景

随着科学的发展，科技生活逐渐为人们所追求，科学化医疗逐渐凭借其相比传统医学更加精确有效的优势成为主流，但是由于科技发展的有限，部分疾病带来的痛苦往往不可避免。由于我国国情，地理文化和人际关系的影响，慢性肝炎已经成为一种常见的疾病，与此同时病毒性肝炎广泛传播，人们对慢性肝炎重视度不够，据国家调查显示，大约3%的患者会逐步转换成肝硬化这种死亡率更高、更难治理的病症。如果没有有效遏制慢性肝炎的恶化，随着肝部细胞长期坏死导致肝部组织纤维化，损害肝部功能甚至导致其他严重的并发症。由于慢性肝炎和肝硬化界限区分比较模糊、初期临床表现极为相似和未能做到高成本、高代价检测，只凭医生主管判断的原因，很容易造成误诊，造成未及时发现肝硬化而产生的医疗事故，原因如下：

慢性肝炎患者分为两类：一种是慢性活动性肝炎，因其临床表现较为突出，肝部所在区域有明显的疼痛感，饮食出现障碍，难以消化，化学性质的检测也显示肝功能有明显的下降，内分泌的各个激素量发生改变；另一种则是慢性非活动性肝炎，相比于慢性活动性肝炎临床表现相比于正常人差距不大，日常生活中难以发现^[1]。

随着慢性肝炎的加重，经过长期的恶化会逐渐发展成为肝硬化，肝部表面纤维化组织布满肝部表面严重影响肝功能的运转。根据我国的肝部疾病调查反映，大多数肝硬化都是慢性肝炎导致肝细胞的坏死造成肝部表面的纤维化，肝部结构造成损坏，影响肝功能的自我修复，前期因为肝功能修复功能较强而无明显病症反映，后期随着病情的恶化，患者自身修复系统崩坏，治疗难度极大甚至只能延缓病情而无法根治，随意肝硬化的提前发现对其治疗具有重大意义。

肝硬化的主要临床表现为肝、脾肿大，脾大极为常见。肝部的CT图像，可以作为区分慢性肝炎和肝硬化的一种凭证。在日常的医学诊断中，往往从患者的临床表现、肝功能化学检测、肝部CT图像人工查阅等方式进行检测判断。肝脏活检作为一种较为准确的慢性肝炎或肝硬化检测手段，但是因为其对人体造成损害较大，在前期病症不太明显时采用此方法得不偿失。临床表现中慢性肝炎和肝硬化区分不大，CT图像中受到硬件设施影响造成图像模糊，单凭医生主观判别难以决断，一味追求肝穿刺创伤较大的等检查方式会受到生活中各方面的阻力，这给医生对病情的判断造成巨大的困扰。

因此，通过慢性肝炎和肝硬化CT图像上的图像纹理特征比较从而提前发现肝硬化的病症，减小后续治疗的难度，提高患者的康复率。

上述表达的问题，由于肝脏活检的损伤性以及患者的个人态度、社会环境等因素，医生对于这类病症的判断往往难以保证其准确性，通过和感染科医生的交流和网上资料的查阅，本文提出一种基于图像纹理特征的医疗CT图检测，可以通过对医学图像的处理得到相关特征参数来分辨慢性肝炎和肝硬化^[2]。

• 1. 国内外研究现状

十九世纪90年代，通过计算机对图像内容的检测从而自动分类图像逐渐成为图像处理的人们研究点，随着人们对其研究力度的加大，越来越多的算法被创造并运用到该图像检索系统中。IBM公司以Tamura算法为支撑建立了世界上第一个以CBIR技术为基础的图像检索系统，可以有效进行图像的检索。但是医学图像因为其本身是通过人体组织对射线的吸收程度重构成图像，受到外部非人为因素的影响，含有大量的噪声难以被处理并且其信息分布与其他领域的图像相差较大，不能在统一标准下进行处理。虽然各国的医学方面的研究人员通过实际医学判断经验对医学图像中的信息进行标注，将图像特征数据与医学反应相匹配，但是受限于医学图像内容的复杂性和图像处理技术的局限性，都不能准确地进行检索^[3]。

随着计算机应用技术的蓬勃发展，精度高，成像快的数字医学影像设备不断涌现，计算机辅助诊断（Computer-aided Diagnosis,CAD）系统^[4]正在迅速成为当代科学化医疗的一种必不可少的医疗手段，凭借其自身相比较其他医疗手段准确率更高的优点得到更多的关注和发展。基于X线成像的乳腺癌诊断的计算机辅助诊断技术已经逐渐成熟，针对当今乳腺周边肿块难以发现的问题进行深层次的发掘。Chen Chill-Jen和Gautarm等研究人员通过对乳腺周围可能发生病变的区域的图像纹理分析，改进相关算法，有效判别乳腺癌的发展情况^[5]。阿卜杜勒和默罕默德在提取医学图像纹理特征时，采用了集合智能化聚类（BWC）的方法用于提高精度^[6]，在将特征应用到医学图像检索研究方面，努克特等人尝试将像素对的概率熵构建为特征信息并用于医学图像^[7]，检索拉姆等人通过改进神经网络算法实现了对脑部图像的自动识别^[8]。

目前，随着图像处理技术的不断发展和医疗科技化的需求，计算机辅助诊断系统逐渐成为计算机医学化的主要研究方向，人们在此方向投入了巨大的人力物力，因为医学本身是对人体组织的检测和修复，由于人体组织的复杂性已经部分区域未能被当代的科学技术所探索，所以研究前景十分广阔。

• 1. 研究目的与意义

针对研究背景中慢性肝炎和肝硬化在早期症状相似，难以通过人工视觉对CT影像的查阅进行判断。本设计基于图像纹理特征两个方面对两种病症的CT图像进行特征的提取从而给予内科医生判断两种病症的辅助信息，主要目的是减少慢性肺炎和肝硬化的误诊率，提高提前发现肝硬化的可能性，方便后续的治疗给予患者足够的治疗时间；其次，本设计也可以加强内科医生诊断的鲁棒性，提高接诊率，加快诊断速度，具有非常大的社会效益。

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