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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着现代科技、医学手段的快速发展，人们的寿命相比上个年代已有很大的提升；但是依然有一些恶性疾病对人类的寿命构成威胁，同时伴随有痛苦的治疗过程以及在治疗过程中随时可能发生的意外。由于我国国情，地理文化和人际关系的影响，慢性肝炎已经成为一种常见的疾病，与此同时病毒性肝炎广泛传播，人们对慢性肝炎重视度不够，据国家调查显示，大约3%的患者会逐步转换成肝硬化这种死亡率更高、更难治理的病症。如果没有有效遏制慢性肝炎的恶化，随着肝部箱包长期坏死导致肝部组织纤维化，岁还肝部功能甚至导致其他严重的并发症，主要是肝功受损和门静脉高压，消化道出血，肝性脑病，并发感染等严重的并发症，如不及时得到救治，死亡率相当高。由于慢性肝炎和肝硬化界限区分比较模糊、初期临床表现极为相似和未能做到高成本、高代价检测，只凭医生主管判断的原因，很容易造成误诊，造成未及时发现肝硬化而产生的医疗事故。

国内外研究现状

自从上世纪90年代起，基于内容的图像检索技术的问世引发了图像处理领域研究的热潮，在世界范围内，包括一系列知名的企业、大学研究机构都在自己感兴趣的方向上展开研究。世界上第一个以cbir技术为基础的商业化图像检索系统是由ibm公司开发设计的qbic。一种被加以改进的tamura算法被运用到了该系统中，用于加强对静态图像的检索性能。神经网络技术在埃克斯卡利伯公司的retriveal ware系统中得到了成功地应用。诞生于美国麻省理工学院的photo book则融入了交互特征标注的模式。cbir在医学领域的应用经历了更加曲折的过程。因为医学图像和一般的图像不同，有着其特殊的信息分布性质，容易受人体组织分布的不稳定性影响，图像噪声高，分析处理起来有不小的难度。对此，各国研究人员在不同方向上做出了尝试。波克和扎普勒托等在其设计的pacs系统中，将与医疗图像相关的病历中的文本信息提取出来对图像进行标注，此后又和康威等人把检查数据融入到了图像特征描述之中。赫什、史密斯等则提出了一种规范化医学语言（umls）用于支持对医学图像的特征标注和检索。但这都并没有在检索中真正做到基于内容这一关键点。

随着计算机应用技术的蓬勃发展，精度高，成像快的数字医学影像设备不断涌现，计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis,cad）系统正在迅速成为当代科学化医疗的一种必不可少的医疗手段，凭借其自身精准等优势占据不可动摇的地位。目前，应用最广泛、技术最成熟的计算机辅助诊断是基于x线成像的乳腺癌诊断，用来分辨相似度极高的肿块与乳腺周围组织。chen chill-jen提出的基于图像配准框架的方法，把三维乳腺肿块分类，可以辨别患者乳腺肿瘤的发展情况；gautarm等改进提取轮廓的算法，提取x线图像上疑似肿块的部分的纹理，再通过概率统计方法进行分类与辨别。

2. 研究的基本内容

针对研究背景中慢性肝炎和肝硬化在早期症状相似，难以准确判别ct影像得到的信息，本设计基于图像纹理特征的肝部ct图检测方法，提取慢性肺炎和肝硬化的ct影像特征，建立计算机辅助诊断模型，旨在为影像科、内科医生提供具有参考价值的医学诊断辅助信息，主要目的是减少慢性肺炎和肝硬化的误诊率，提前发现肝硬化的可能性，给予患者足够的治疗时间；其次，本设计也将分担内科医生查看肝部ct图像的 压力，提高接诊率，加快诊断速度，具有非常大的社会效益。

基于上述的设计要求，首先了解慢性肝炎和肝硬化的相关医学知识，向医院申请有关ct图像，向影像科医生学习两者ct图像的鉴别。针对获得的ct图像，通过二维小波变化和中值滤波结合的方式去除ct影像在获取、传输和接收中的噪声，最后采用灰度共生矩阵提取慢性肝炎和肝硬化的ct影像的能量、熵、惯性矩和相关性作为纹理特诊；针对肝硬化时期肝部边缘棱角钝化的情况，通过边缘提取算法得出肝部ct图像边缘棱角钝化程度作为图像特征，并逐一对这五项特征进行分析，得出合理的医疗鉴别方法。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：

（1）选好课题，对其可行性、实现性等进行分析。

4. 参考文献

[1]陈杰.基于感受野的图像视觉显著性特征提取算法[j].科技传播,2018,10(06):104-105.

[2]沈同平,王元茂,方芳,俞磊.基于灰度形态学的图像边缘特征提取算法研究[j].兰州文理学院学报(自然科学版),2018,32(02):58-61.

[3]游斌相,刘桂华,王姮.基于小波变换的磁粉缺陷图像特征提取与检测[j].自动化仪表,2017,38(12):89-93.