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数字胸片图像处理用于计算机辅助肺结节检测的中期报告 本研究旨在利用数字胸片图像处理技术和计算机辅助检测算法，实现肺部结节的自动检测。目前已完成研究的中期报告，主要内容如下： 一、研究背景和意义 肺癌是目前世界范围内死亡率最高的癌症之一，其中90%以上的死亡病例都是由于晚期发现所致。而肺部结节是肺癌最常见的早期表现之一，因此，准确、快速地检测肺部结节对于肺癌的早期诊断非常重要。 二、研究内容和方法 本研究的研究内容主要包括数字胸片图像的预处理、肺部区域的分割、结节候选区域的提取、特征提取和分类器的训练等。具体的方法如下： 1.数字胸片图像的预处理 对于数字胸片图像的预处理，本研究采用了高斯滤波、中值滤波和灰度归一化等方法，旨在提高图像的质量并减小干扰因素。 2.肺部区域的分割 在预处理后的图像中，本研究采用了基于区域生长算法的肺部区域分割方法，以得到准确的肺部轮廓，并移除非肺部区域。 3.结节候选区域的提取 候选结节区域的提取是检测算法中最为关键的一步，本研究使用了多种方法，包括阈值分割、形态学处理和区域生长算法等，以得到准确的结节候选区域。 4.特征提取 在得到候选结节区域后，本研究选取了多种形态和纹理特征，包括灰度共生矩阵、形态学特征等，以提高检测算法的准确性。 5.分类器的训练 最后，本研究采用了支持向量机（SVM）算法作为分类器，并使用了交叉验证的方法进行训练。通过将图像的特征向量输入训练好的SVM分类器，可以实现肺结节的精确分类和检测。 三、目前研究进展和成果 截至目前，本研究已完成了数字胸片图像的预处理和肺部区域的分割，并初步实现了结节候选区域的提取和特征提取。下一步，将继续完善算法并进行分类器的训练，以进一步提高肺结节的自动检测准确度。 四、总结和展望 数字胸片图像处理技术和计算机辅助肺结节检测算法是肺癌早期诊断的重要手段之一，本研究通过开展相关研究，旨在提高肺癌的早期诊断率和治疗效果。未来，我们将继续研究和改进算法，以进一步提高检测算法的精度和鲁棒性，以期为肺癌的早发现和早治疗做出更大的贡献。