面向多时相腹部CT图像的多器官计算机辅助诊断关键技术研究

项目名称： 面向多时相腹部CT图像的多器官计算机辅助诊断关键技术研究

项目编号： No.61379107

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 赵于前

作者单位： 中南大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 对腹部CT序列图像肝脏、脾脏以及肾脏的同步自动分割和综合分析是腹部疾病诊断、术前规划与指导的重要前提。针对单时相CT序列因信息量不足使得多器官同时自动分割不准确的问题，提出基于多时相的4D图割算法。首先结合解剖学先验模型和多时相CT图像本征信息，构建4D图割能量函数，然后根据多时相CT序列目标器官亮度特征，定位种子区域，实现基于4D图割的多器官同时鲁棒自动分割。根据肝脏分割结果，结合肝序列图像的二维纹理信息和三维体数据信息建立特征空间，运用反向传播神经网络和水平集演化方法对已分割出的肝脏进行血管提取，建立血管三维显示系统，并对肝动脉、门静脉和肝静脉进行识别。本项目研究可解决腹部多器官的体积测量、三维重建、疾病诊断、手术导航、器官移植以及肝脉管识别与分析等所需的关键技术问题，有助于医师及时方便地同时获取腹部多器官(组织)的整体信息和三维显示，为计算机辅助诊断和疾病治疗提供技术支持和决策服务。

中文关键词： 医学图像处理；计算机辅助诊断；多器官分割；腹部CT图像；

英文摘要： The simultaneous automatic segmentation and comprehensive analysis of liver, spleen and kidneys from abdominal CT series are the important prerequisite for abdominal diseases diagnosis, pre-operative planning and guidance. Aiming at the inaccurate automat

英文关键词： Medical image processing；computer-aided diagnosis；multiple-organ segmentation；abdominal CT series；