高精度肺部气道树的分割及骨架中心线的提取的开题报告

高精度肺部气道树的分割及骨架中心线的提取的开题报告一、选题背景近年来，医学影像学在肺部疾病诊断与治疗中发挥着越来越重要的作用。而肺部气道树分割及骨架中心线的提取是医学影像学中的一个研究焦点。高精度肺部气道树的分割及骨架中心线的提取可以为肺癌、支气管炎等的早期诊断提供有效的辅助手段。二、选题意义肺部气道树的自动分割及骨架中心线的提取对于医学影像学的诊断和治疗具有重要意义。而传统的手工分割方法耗时、结果不稳定、准确率低，无法满足实际的临床需求。因此，采用计算机视觉和图像处理技术，自动分割肺部气道树并提取骨架中心线是非常必要和迫切的。三、研究内容本文计划采用基于深度学习的图像分割算法，针对肺部CT影像进行气道树的分割。在此基础上，提取出气道树的骨架中心线，实现对肺部气道树的自动分割及骨架中心线提取。计划采用以下步骤：1.预处理：采用直方图均衡和高斯滤波技术提高影像质量。2.分割气道树：采用U-Net网络对肺部影像进行分割。3.骨架提取：采用骨架化算法提取出气道树的骨架中心线。四、研究方法本研究计划采用基于深度学习的图像分割算法进行肺部气道树的自动分割。其中，主要将采用U-Net网络进行气道树图像的训练和预测。在网络训练过程中，采用数据增强技术增加数据量，提高模型的鲁棒性和泛化能力。对于气道树骨架线的提取，本研究计划采用基于马尔科夫随机场骨架化算法。该算法通过局部细节特征和结构信息，配合膨胀和腐蚀等图像处理手段，实现骨架中心线的精准提取。五、预期成果本研究计划通过深度学习和图像处理技术实现肺部气道树的自动分割及骨架中心线的提取。通过实验证明，本文提出的方法能够有效地分割气道树并提取骨架线，准确率较高，对于肺部CT影像的分析和诊断具有更加准确、高效和普适性的贡献。六、研究进度计划1、文献调研（1周）：了解国内外相关领域的研究现状和发展趋势，确定本文研究的研究思路和方案。2、数据预处理（2周）：对采集到的肺部CT影像数据进行质量检查、预处理、分割和清洗，为后续的算法实验打下坚实基础。3、气道树分割模型训练与实验（6周）：采用U-Net网络进行肺部气道树的自动分割实验，通过调整模型参数和采用数据增强技术不断优化模型精度和效率。4、骨架中心线提取与实验（6周）：采用基于马尔科夫随机场的骨架化算法对预处理处理后的气道树影像进行骨架中心线的提取，并进行相关的实验分析。5、结果分析与总结（2周）：对本文研究的结果和实验数据进行有针对性的分析与总结，提出改进方案和研究建议。七、参考文献1.RonnebergerO,FischerP,BroxT.U-net:Convolutionalnetworksforbiomedicalimagesegmentation[C]//InternationalConferenceonMedicalimagecomputingandcomputer-assistedintervention.Springer,Cham,2015:234-241.2.AngenentS,HuismanR,OchsRA,etal.Computationallyefficientalgorithmsforfulllungsegmentationincomputedtomographyscans[J].Medicalphysics,2020,47(4):1618-1629.3.CaiS,LiuH,WeiH,etal.Pulmonaryairwayssegmentation:Methods,multimodaldata,andclinicalapplication[J].Sensors,2020,20(21):6132.4.PhellanR,ImaniF,SabaL,etal.Computer-AidedDetectionandSegmentationofPulmonaryNodulesinComputedTomographyImages:ASurvey[J].Journalofclinicalmedicine,2020,9(9):2774.5.GonzálezG,WashkoGR,Pinto-PlataV,etal.Quantitativeanalysisofairwaymorphologiesi