16、早期肺部肿瘤区域分割与低复杂度检测方法

早期肺部肿瘤区域分割与低复杂度检测方法

癌症是导致人类死亡的主要原因之一，吸引了来自不同跨学科领域的科学家致力于应对其给人类医疗保健行业带来的挑战。本文将探讨利用多种图像处理技术提高医学图像成功诊断率，实现早期肺癌检测的相关内容。

1. 肺癌的重要性及检测问题

• 肺癌的重要性 ：全球范围内，癌症是导致死亡的主要原因，2020 年癌症死亡总数近 1000 万，其中肺癌是最常见的癌症死因。肺癌通常在癌症进展的晚期才能被检测到，因为明显的生理症状出现较晚，且很多症状轻微或被忽视。早期即使怀疑患有癌症，肿瘤也常被误诊为良性肺脓肿。最初肺癌诊断通过分析患者胸部 X 光图像进行，对于大肿瘤，图像上的肿瘤簇表现为白色斑块，易于识别，但对于早期小肿瘤，CT 扫描图像更为可靠。
• 肺癌检测的问题 ：容易识别小肿瘤簇可以减少假阴性病例的发生。2021 年，使用 X 光图像诊断的假阴性率为 17.7%。因此，迫切需要更有效的诊断方法来提高肺癌患者的生存率。早期检测肺癌能显著增加患者的生存机会，但这涉及识别胸部或肺部的小肿瘤，难度较大。自动、快速、高效和可靠的识别技术有助于提高肿瘤识别和分类的准确性。

2. 肿瘤检测的图像处理技术

为了自动识别肿瘤，不同类型的癌症诊断采用了多种图像处理技术，以下是一些具体应用：
| 癌症类型 | 检测方法 |
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| 脑肿瘤 | 基于图像分割的自动化系统用于从脑部 MRI 图像中完美分割肿瘤区域；使用 OTSU 分割结合 MATLAB 软件从医学图像中检测脑肿瘤 |