题目：基于CT影像的三维粒子自动检测技术

肿瘤是危及人类健康的严重疾病。放射性粒子植入治疗是一种新兴的恶性肿瘤治疗方法。术后剂量验证是粒子植入放射治疗的关键环节，而传统的人工拾取粒子进行验证的方法在准确度和效率方面存在严重的不足，需要研究粒子自动识别方法，快速、准确识别粒子的质心及方位，达到精确验证的目的。由于粒子在CT图像中的成像特点，粒子间成像形态具有一定的差异，并且同一粒子可能在一个或多个断层面上成像。其次，由于粒子会在CT图像中产生伪影，距离比较近的多个粒子会在CT图像上形成粘连。所以，在研究粒子自动检测方法中需要解决如下问题：（1）根据术后图像中粒子的特点，分析对比现有的图像预处理技术，选取合适的处理方法；（2）针对图像中粒子粘连的结构特点，选取一种准确有效地分割方法；（3）提取包含粒子区域的特征信息，根据这些特征信息，提出一种有效地识别算法。

本文首先提出了一种基于几何信息的三维粒子自动检测方法。首先，对每层CT图像进行二值阈值处理获取包含粒子的区域并记录其相关的几何信息。然后，对可能包含多个粒子的区域基于几何信息将其分割成包含单个粒子的区域。最后，按照一定的规则将每层CT序列的粒子区域合成三维的粒子，并计算出其加权质心的位置和方向。实验结果表明，该方法针对植入到前列腺部位的放射性粒子得到较好的检测率，具有稳定性和高效性的特点。

然后，本文还提出了基于三维形态学的三维粒子自动检测方法。首先，这个方法基于三维最大类间方差法，结合CT图像的灰度值、邻域均值灰度值、邻域中值灰度值，不仅利用了图像像元的灰度分布信息，而且也利用了像元的邻域空间相关信息。在三维空间提取出包含粒子的体素，得到比普通的最大类间方差法更真实、准确的处理效果。然后针对粘连的粒子，利用三维形态学中的腐蚀操作，并结合多结构元素，有效分割粘连粒子。相对基于几何信息的方法，具有更广的适用性，且在方位的定位上更准确。