智能肺结节检测与定位系统：算法与应用

本文档深入探讨了"肺结节计算机辅助检测与定位系统"的研究，该系统是针对肺部医学影像中的肺结节智能识别问题而设计的。系统主要包括七个关键功能模块：肺实质分割、候选肺结节分割、肺结节特征选择与提取、肺结节分类、图像配准与融合、结节三维重建与定位以及病灶勾画。在技术实现上，活动轮廓模型被用于候选肺结节的分割，这有助于精确区分肺部结构；肺结节分类则采用了基于规则与专家系统的决策方法，以提高识别准确性和稳定性；图像配准采用自由变形法，确保不同视角或层面的图像能准确对齐。 融合技术是另一个重要环节，通过小波变换结合区域标准差与区域能量的规则，实现了多模态图像的有效融合，提高了结节信号的可见性和可靠性。此外，改进的Shear-Warp算法被用来实现体绘制，这是一种高效且精确的三维展示技术，有助于医生理解和评估肺结节的位置和形态。 实验结果显示，该肺结节计算机辅助检测与定位系统达到了辅助诊断的需求，对于肺结节的早期发现、分析和定位具有显著的价值。该系统不仅提升了诊断的精度，还通过可视化功能使医生能够直观地理解肺部状况，从而提升临床决策的质量。 该研究还强调了作者团队的专业背景，包括李彬等多位来自医学图像处理、影像诊断学、生物医学工程等多个领域的专家，他们的合作为系统的设计和优化提供了坚实的技术基础。这篇论文不仅介绍了系统的详细设计与工作原理，还突显了其在医疗领域的重要应用潜力。