基于支持向量机与图搜索的PET-CT图像中肺肿瘤分割算法研究

项目名称： 基于支持向量机与图搜索的PET-CT图像中肺肿瘤分割算法研究

项目编号： No.61401293

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 向德辉

作者单位： 苏州大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 近年来，癌症对人类健康的危害日益严重，肺癌则居于癌症死亡病例中的首位，到2030年，全球每年肺癌的死亡人数预计将超过1300万人。PET-CT双模态影像技术由于整合了两种成像技术的优势，为描述肺肿瘤的生理学与形态学特性提供了非侵入式手段，已经成为现阶段肺肿瘤诊断的最佳选择之一。然而，由于PET与CT图像中肺肿瘤显像通常有较大差异，PET-CT图像质量较低，人体器官的解剖、生理与病理的结构较复杂、个体差异较大等问题的存在，使得PET-CT图像中肺肿瘤的精确分割成为当前医学影像处理研究领域的一大研究热点与难点。为克服上述问题，本项目拟进行基于支持向量机的肺肿瘤检测、基于图搜索的肺肿瘤精确分割等算法研究，为客观地确定肺癌分期、准确地做出诊断、快速地制定治疗方案和有效地评估治疗后效果提供决策依据，这将大大降低肺癌诊断与治疗的盲目性和不可靠性，降低死亡率，提高生存率。

中文关键词： 肺肿瘤分割；随机游走；图割；统计形状模型；非均匀图搜索

英文摘要： In recent years, cancer has been becoming more and more serious to public health, and lung tumors are the leading cause of cancer death. In worldwide, annual mortality from lung cancer is expected to exceed 13 million by 2030. Due to the integration of th

英文关键词： lung tumor segmentation；random walk；graph cut；statistical shape model；non-uniform graph search