一种全自动的脊柱CT图像分割算法研究

发布时间：2017-12-21 15:12

  本文关键词：一种全自动的脊柱CT图像分割算法研究　出处：《中国医疗设备》2016年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：目的探讨活动轮廓模型的改进算法,并将其应用于脊柱CT图像的自动分割。方法首先,采用基于图像灰度的模糊角点算法标记出目标主体的角点特征集合;然后,利用基于α形的凹包算法勾画出接近于真实目标主体的初始轮廓;最后,将此初始轮廓作为活动轮廓模型的初始演化条件,达到图像自动分割的效果。结果选用不同分割算法对脊柱CT图像进行仿真实验。定性分析表明本文算法的分割图像边缘和细节部分保存的完整清晰;定量评估结果显示基于本文分割算法能获得最大的Dice相似性系数和最小的Hausdorff距离测度,且在噪声环境下依然能精确分割目标主体。结论基于模糊角点算法和凹包算法避免初始轮廓选取的盲目性,使得活动轮廓模型演化更快速、更快、更精确地获得目标主体轮廓。本文提出的算法是一种可行的脊柱CT分割算法,即使在噪声环境下依然较其他算法具有更强的强健性、优越性和普适性,在目标分析中具有较高的临床应用价值。
【作者单位】： 南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院)放射科;
【分类号】：R816.8;TP391.41
【正文快照】： 引言图像分割是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。分割图像是图像分析的关键步骤,分割结果的优劣直接影响最终图像分析质量和对象识别结果。目前,图像分割已广泛应用于计算机辅助诊断方面,其中脊柱CT图像分割是评估各种椎体病变的一个基本定量工具[1]

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