基于测地线投票的CT图像肺裂检测

发布时间：2018-05-14 01:20

  本文选题：肺裂 + 快速行进　； 参考：《计算机工程与应用》2017年24期

【摘要】：在医学图像中,某些重要的CT图像中肺裂的检测在早期疾病检查和后期治疗中起着关键作用。然而,在2D断面方向上肺裂表现为细薄的曲线,对比度较低,密度值分布不均匀;肺部血管、支气管的存在也会干扰肺裂的检测。针对这些问题,提出了一种新的基于测地线投票的区域迭代回溯方法。该方法的主要处理流程为:首先采用快速行进方法构造测地线距离场,用直方图峰值查找方法定位肺裂分支,然后用区域迭代回溯方法搜索肺裂分支;结合测地线投票,从而在抑制噪声干扰的同时保持分支拓扑结构。实验结果表明该方法对噪声不敏感,具有良好的抗噪容错性能,较传统的全局回溯方法,区域回溯提高了检测的准确率和计算效率。
[Abstract]:In medical images, the detection of pulmonary fissure in some important CT images plays a key role in early disease examination and later treatment. However, in 2D section, the pulmonary fissure shows thin curve with low contrast and uneven density distribution. The presence of pulmonary vessels and bronchi also interferes with the detection of pulmonary fissure. To solve these problems, a new regional iterative backtracking method based on geodesic voting is proposed. The main processing flow of this method is as follows: firstly, the geodesic distance field is constructed by using the fast moving method, then the lung fissure branch is located by the histogram peak finding method, and then the region iterative backtracking method is used to search the lung fissure branch, and the geodesic method is used to vote. In order to suppress noise interference while maintaining the branch topology. The experimental results show that the method is not sensitive to noise and has a good anti-noise fault-tolerant performance. Compared with the traditional global backtracking method, the region backtracking improves the detection accuracy and computational efficiency.
【作者单位】： 电气与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61172160)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1885689