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基于CT影像的肺结节检测与分割方法研究的中期报告
本项目旨在研究基于CT影像的肺结节检测与分割方法。在前期工作中，我们通过医学图像处理的基础知识和相关算法实现了肺部CT影像的预处理和肺部区域的分割。接下来我们将重点研究肺结节的检测与分割方法。
研究思路：
1.背景去除：通过分析肺部CT影像的像素灰度值分布规律，去除影像中的背景杂质，保留肺部区域。
2.肺结节检测：通过不同的特征提取算法和机器学习分类算法实现肺结节的自动检测。我们将尝试使用基于形态学、纹理特征和深度学习的方法实现肺结节的检测。
3.肺结节分割：利用区域生长、分水岭、图论等分割算法实现对肺结节区域的分割，提取出感兴趣的肺结节区域。
当前研究进展：
1.针对肺部CT影像的背景去除问题，我们尝试了不同的阈值分割方法，改进了传统的全局阈值法，实现了肺部区域的自适应分割。
2.利用基于灰度共生矩阵和小波变换的纹理特征提取算法和支持向量机分类算法，实现了肺结节的初步检测，并通过对检测结果的评价，不断改进算法的鲁棒性以及检测精度。
下一步工作计划：
1.继续分析肺部CT影像的特征，探讨利用深度学习方法进行肺结节检测的可行性和优劣势。
2.对肺结节检测算法进行改进，提高检测精度和鲁棒性。
3.利用先进的分割算法实现对肺结节区域的准确分割。
预期研究成果：
1.针对肺结节检测和分割领域的研究，深入分析肺部CT影像的特征，并提出有效的算法。
2.实现基于CT影像的肺结节检测和分割自动化的过程。
3.将研究结果应用到肺部疾病的诊断和治疗中，并取得显著的临床应用效果。
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