中山大学硕士学位论文PET图像中肿瘤区域分割的算法研究姓名：王洋洋申请学位级别：硕士专业：应用数学指导教师：张祥松20100531PET图像中肿瘤区域分割的算法研究摘要专业：应用数学硕士生：王洋洋指导教师：张祥松教授本文针对使用正电子发射断层显像(positron术成像的肿瘤图像的分割算法进行了进一步的应用分析与研究。肿瘤的早期预防、早期发现和治疗对于人的生命是至关重要的，特别是对于有肿瘤家族史的患者来说更为重要。PET检测技术的使用，为肿瘤患者诊断方案的确定提供了便利条件，它独特的成像技术和PET图像的分析与研究，也越来越准确的将PET图像中的肿瘤区域分割出来具有重要的临床意义。本文的主要工作是研究分割算法来实现肿瘤区域的分割。根据PET图像的低分辨率特性，的分割是可行的，但结果误差较大。因此本文还选用LevelSet方法对PET图像进行了分析，首先在一定医学经验基础上，进行了分割实验，根据均方差的判别方法对结果进行评价，结果表明效果好；其次在无医学经验情况下，通过多次迭代也可得到较理想的处理效果。分割结果相比于FCM有了较明显的提高。PET)技受到学者和研究人员的广泛关注。本文首先选择模糊C均值(FCM)算法进行实验，结果表明该方法对肿瘤区域关键字：PET图像肿瘤分割FCMSet均方差中山大学硕士学位论文emissiontomographyLevelAbstractalgorithmKeywords：PET,Tumor,Segmentation,FuzzyMethodsnisTheStudyofinTumorSegmentationtechnology,peoplesobjectivebyPETMajor：AppliedMathematicsName：Wangcancerandtomography(PET)isMeans(FCM)forFCMshortcomings．Thethehasbackground，hebetternumberMeans(FCM)，Level中山大学硕士学位论文Supervisor：Professordoesresearchmethodssegmentationimaging．Earlyprevention,earlytreatmentisessentialforsomefamilyhistoryparticularlyimportant．Theintroductiondetectiontechnology,whichalldiagnosisimagingbecomemoreemissiondifferentapplications．Themudyalgorithm．Firstly，weclusteringalgorithmstominimumiterating．Sousemethodresearch．IfresearchermedicalobtainedVarianceYangYangZhangpaperpatients．Especiallypatients，thispointbesaidgreatbenefitpatients．Becauseitsuniquehaveinterestedit．positroncrucialoncologystudywastheseFuzzyCsegmentation,widelyappliedfuzzypresent．ButsensitivesituationinitializationeasyfallintolocalwhenweLevelSetfurtherwillgetresult．ifnot，byincreasingiterationalsogoodresult．Theresultlevelcloserrealresults．Set，accurateatsetOilcanaourone111删u‘学位论文作者签名：工辉终学位论文作者签名夏蓐筠≥师签名：日期：训陴上月碍白论文原创性声明日期：勘J睥堂月碍日日期：7,40年上月矽日本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，已在文中以明确方式标明．本人完全意识到本声明的法律结学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查独立进行研究工作所取得的成果．除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果．对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均果由本人承担．交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文．第一