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中文摘要：
随着医学影像设备及图形图像处理技术的发展，虚拟内窥镜技术（VE）作为一种无创无痛的管腔内部肿瘤检查方法得到了人们的广泛关注，但目前还存在病人准备复杂，医生解释诊断时间长、误差大等问题，限制了VE在临床的进一步应用。本研究在建立临床患者结肠CT影像和膀胱MRI影像数据库的基础上，设计了适用于腹部CT/MRI图像、基于混合组织模型的自动分割算法，结合电子清洗和序列筛选，简化了病人准备过程，得到了管腔的内外壁结构和部分容积层。通过完善感兴趣区域及部位的提取过程，并基于光学或病理检查结果，筛选出在肿瘤和正常组织间具有统计差异的纹理特征，同时结合几何特征和分类器设计，对可疑部位进行快速准确定位，实现基于纹理/几何特征的计算机辅助检测（CAD）。初步的临床实验结果表明，提出的CAD息肉检测框架，能够实现虚拟CT结肠镜中息肉的快速检测，并能降低假阳性，改善检测的特异性；提出的MRI膀胱肿瘤检测框架，不仅能够获得肿瘤及壁厚的分布信息，还能实现肿瘤浸润深度的检测。该技术的实现可极大增强结肠息肉和膀胱肿瘤的无创检测及评价能力，提高VE 系统的检查速度及准确率，使之更适用于肿瘤的早期检查及大规模人群普查。
结论摘要：
英文主题词Virtual endoscopy; computer-aided detection; colonic polyps; bladder cancer; texture feature
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