PET图像中肺肿瘤随机游走分割方法设计与实现.docx

摘要:正电子发射断层显像（PET）是肿瘤诊断的主要手段之一，通过对PET图像处理与分析可以辅助医生诊断以及提出治疗方案等，本文主要研究与实现PET图像中的肺肿瘤的分割算法，从而能够为肺肿瘤的定量分析提供客观的技术手段。

在本课题中，采用基于图论的随机游走算法对PET医学图像中的肺肿瘤进行分割。基于图论的思想方法：在解决图像问题的时候，可以利用图寻找最优解。本次课题正是利用这种方法先将一幅图像映射成一幅由边和点集构成的图；并且利用高斯权重函数对每条边设置权值，然后根据随机游走的算法，从某个种子点出发，依照每条边的权值，随机游走到下一个像素点；然后求解出每个像素点分别到达前景种子点和背景种子点的概率；根据所求的概率的大小进行归类，将整个图像像素点集分成两个部分，完成肺肿瘤的分割。

本文的算法对6个肺肿瘤病人的PET图像数据进行处理，并将实验结果与医生手动标记的结果进行对比，算出其准确性即DSC系数和真阳性率以及假阳性率。实验表明，随机游走算法在此次实验中有很好的效果。

关键词：PET图像，肺肿瘤，图像分割，随机游走

目录

中文摘要

Abstract

第一章 引言-4

1.1 PET肺肿瘤分割的研究背景及意义-4

1.2 图像分割算法概述-5

1.3 肺肿瘤分割的国内外研究现状-6

1.4 本文研究内容-7

第二章 随机游走算法-8

2.1 随机游走模型简介-8

2.2 随机游走分割算法-8

第三章 肺肿瘤分割-14

3.1 算法设计-14

3.2 算法流程图-14

3.3 设计步骤-15

第四章 实验结果及分析-24

4.1 数据来源-24

4.2 评判标准-24

4.3 实验结果分析与比较-25

第五章 总结-28

参考文献-29

致谢-31