- 文件综述（或调研报告）：
肾肿瘤主要包括肾细胞癌、肾母细胞癌、肾盂癌、转移性癌、嗜酸细胞癌及血管平滑肌脂肪癌等。肾肿瘤多呈恶性，肾恶性肿瘤是泌尿系第二大恶性肿瘤，并且发病年龄逐渐趋于年轻化，其中肾细胞癌是成年人最为常见的原发性恶性肿瘤之一，占肾原发性恶性肿瘤的86%。近年来该病的发病率在国内外呈上升趋势。
随着影像学检查的技术革新，越来越多的影像诊断新技术被应用于临床，加上群众体检意识的增强，导致临床无症状肾癌的检出率提高。李鸣等 总结分析了 2007 年 8 月至 2008 年 10 月北京、上海、天津等地 23 家医院 1975 例新发肾癌患者的资料，其中无症状体检发现者 1238 例 (62.7%)。
1975 例中行 CT 检查 1 806 例、B 超检查 l775 例、胸部 X 线片检查 1296 例、IVU 检查 453 例、MRI 检查 304 例、核素骨扫描 88 例、PET-CT 检查 19 例，肾脏 CT 和 B 超已经成为国内诊断肾癌最常用的辅助检查方法。
CT对于肾肿瘤定位、定性的准确性较高，在评价有无腹膜后淋巴结转移、肾周淋巴结浸润、肾静脉及下腔静脉癌栓等征象方面具有明显的优势，一直被认为是影像学诊断的金标准。利用CT成像是目前临床常用的肾肿瘤诊断方法，尤其是目前临床上通过采集造影剂代谢过程中多个时间点的高分辨率数据（多期CT序列），能够清晰显示肿瘤区域。多期CT序列中肿瘤区域和正常肾组织区域在不同时间点数据中表现出不同的图像特征变化规律。
在国外，肝脏肿瘤领域的基于CT图像的计算机辅助侦测技术已经被广泛的研究。Linguraru的团队运用自动肝脏-肿瘤分割技术在CT图像上进行了肿瘤边界分析。Freiman的团队研究了使用体素分类与吸引子约束传播算法进行CTA图像上肝脏肿瘤分割。Linguraru的团队还对肾脏肿瘤的对比增强CT图像进行了研究，并提出了一种计算机辅助的肾肿瘤量化和分类算法。
在国内，目前类似的研究主要集中于磁共振图像（MRI）上对脑肿瘤进行分割，有大量硕士或是博士毕业论文涉及了这一领域。国外，对于MRI图像的计算机辅助分割算法也已经进行了大量的研究。Hussain的团队研究了使用数学与2D小波特征对大脑MRI图像的分割技术。Litjens的团队在前列腺癌的领域，提出了一种基于MRI图像的计算机辅助侦测算法。
综上所述，在对肿瘤的分割算法上，国内外研究者已经做了大量的类似研究，为我们本次的研究提供了大量宝贵的经验与重要的思路。但是，目前为止研究的主要内容，大多都是基于MRI图像的分割算法，而对CT图像上分割算法的研究相对较少。对于肾肿瘤，临床侦测的主要方法是CT检查，这说明肾肿瘤并不适合通过MRI图像分割得出，基于MRI图像的分割算法并不能完全应用于肾肿瘤的侦测上。并且，在现有的CT图像上分割算法的研究中，绝大多数都是对肝脏肿瘤进行分割，肾肿瘤分割算法方面的研究目前很难找到。所以，本次研究具有重要的理论价值和实际意义。
[1]、Litjens, G., Debats, O., Barentsz, J., Karssemeijer, N., amp; Huisman, H.. Computer-aided detection of prostate cancer in MRI[C]. IEEE transactions on medical imaging, 33(5), 1083-1092,2014.
[2]、Freiman, M., Cooper, O., Lischinski, D., Joskowicz, L. .Liver tumors segmentation from CTA images using voxels classification and affinity constraint propagation[C]. International journal of computer assisted radiology and surgery, 6(2), 247-255,2011.
[3]、Linguraru, M. G., Richbourg, W. J., Liu, J., Watt, J. M., Pamulapati, V., Wang, S., amp; Summers, R. M.. Tumor burden analysis on computed tomography by automated liver and tumor segmentation[C]. Medical Imaging, IEEE Transactions on, 31(10), 1965-1976,2012.
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