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基于4D肺部CT图像的呼吸运动模型的构建的中期报告
概述
本报告旨在介绍一个基于4D肺部CT图像的呼吸运动模型的构建项目的中期进展。这个项目旨在通过模拟呼吸运动来提高临床影像学诊断和治疗规划的准确性。在这个项目中，我们将从呼吸动力学、计算机图像处理和机器学习方面进行研究，以构建一个逼真的肺部呼吸运动模型。
目前，我们已经完成了数据收集和预处理、肺部分割、肺叶分割、肺动脉和肺静脉分割、呼吸运动周期的提取以及数据标注等工作。同时，我们还进行了呼吸运动幅度和周期性的分析，并针对性地设计了实验。
数据收集和预处理
我们从多个医疗中心收集了大量的4D肺部CT图像数据，将这些数据转换为多个分辨率的图像金字塔，并通过预处理工具进行去噪、平滑和增强处理。这些预处理步骤有利于提高算法的稳定性和精度，减小不必要的误差。
肺部分割
为了构建呼吸运动模型，我们需要首先对肺部进行分割。我们使用了一些先进的计算机视觉技术，如分水岭算法和边缘检测算法，对肺部进行了自适应分割。
肺叶分割
为了进一步提高肺部分割的精度，我们进行了肺叶分割的工作。我们采用了一种基于形态学的方法，自动将每个肺部分割成5个肺叶。
肺动脉和肺静脉分割
对于肺动脉和肺静脉的分割，我们使用了一种基于区域增长的分割方法。我们首先手动标注一些感兴趣的区域，然后使用区域增长算法自动分割出肺动脉和肺静脉。
呼吸运动周期提取
我们使用了一些基于GPU的算法，对4D肺部CT图像进行了快速的呼吸运动周期提取。通过准确定位呼吸运动的各个阶段，我们能够更好地模拟呼吸运动。
数据标注
我们对我们的数据集进行了严格的标注，包括肺部分割、肺叶分割、肺动脉和肺静脉分割、以及基于数据库的呼吸运动周期标记。
呼吸运动幅度和周期性分析
我们进行了呼吸运动幅度和周期性的分析，以确定呼吸运动的规律性。通过这些分析，我们能够更好地模拟真实的生理情况，并尽可能地减少不必要的误差。
下一步工作
在接下来的工作中，我们将继续改进我们的呼吸运动模型。我们计划使用一些机器学习算法，对数据进行拟合，并针对一些临床应用进行测试。我们还将进行性能优化，以提高算法的效率和精度。希望我们的呼吸运动模型能够为医疗行业提供更准确和可靠的诊断和治疗规划。