基于患者动态信息的序列胸片自适应分割方法的研究

项目名称： 基于患者动态信息的序列胸片自适应分割方法的研究

项目编号： No.60972102

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 史勇红

作者单位： 复旦大学

项目金额： 28万元

中文摘要： 本项目旨在研究一种序列胸片上肺部区域的自适应可变形分割方法，用于提供各种随着治疗而变化的诊断测度。以往，人们在使用可变形模型分割肺部区域时，孤立地分割患者在某个时刻所获得的图像，没有考虑患者在整个治疗阶段所有时刻的图像信息变化，因此分割结果没有真正地反映患者的病情进展。而本项目将使用患者在治疗期间的所有动态图像信息，提出一种面向患者的序列胸片自适应分割算法。为此我们将研究三个主要问题：①研究多种特征描述算子，选择具有区别能力的算子表示肺部区域边界上每一点的特征，并指导每一点的匹配；②研究患者形状序列上每一点的纵向变形特征，利用该信息划分形状模型，产生层次化的特定患者形状统计模型，并自适应地约束模型变形；③研究有效力的多种形状统计模型自适应约束可变形模型的结合方式。解决了这三个问题，我们将能鲁棒而精确地分割胸片上的肺部区域，进而提供各种反映患者治疗进展的测度，达到计算机辅助诊断的目的。

中文关键词： 稀疏表示；统计相关模型；非线性配准；特定患者模型；基于统计的形状模型

英文摘要：

英文关键词： sparse representation；statistical correlation model；non-linear registration；patient-specific model；statistic-based shape model