基于腹部平扫CT图像的自动肾脏定位与分割

发布时间：2020-04-27 19:37

【摘要】： 医学图像的自动分割系统对医生在医疗诊断以及科研领域的研究都是有帮助的。本文中,采用基于区域生长的有效方法针对计算机断层扫描的腹部平片进行处理,并且引入解剖结构知识。本研究提出的肾脏分割方法大致分成两部分,第一部分是根据肾脏的解剖结构,统计出肾脏与骨骼的相对位置,选取一个肾脏所在的候选区域;第二部分是采取区域生长以及一些图像处理的方法在肾脏候选区域中分割肾脏。在分割结果的修正过程中采用数学形态学的腐蚀,膨胀,填充等方法,还采用了活动轮廓的方法进行修正。 本算法基本实现在腹部平扫CT图像中提取肾脏功能的要求,对于分割中较难的后处理问题,采用形态学与形变模型的方法,有效的控制肾脏的边缘,使肾脏与其他组织粘连的情况得到解决。
【图文】：

图 1-2 图像处理系统3 本研究采用 CT 图像的数据结构本研究分析的人体肾脏 CT 图像是由 GE 公司的多排探腹部平扫 CT 图像数据。这里的“平扫”表示在患者进行以前没有向体内注射造影剂；相对而言，可以有增强的，也就是向患者体内注射某一剂量的造影剂，随着造影内排泄的过程，CT 扫描得到的图像就会在造影剂流过较明亮，见图 1-3 所示，(a)为平扫图像，(b)为增强图像像中

图 1-2 图像处理系统1.3.3 本研究采用 CT 图像的数据结构本研究分析的人体肾脏 CT 图像是由 GE 公司的多排探测采集的腹部平扫 CT 图像数据。这里的“平扫”表示在患者进行 CT扫描以前没有向体内注射造影剂；相对而言，可以有增强的 CT扫描，也就是向患者体内注射某一剂量的造影剂，随着造影剂在人体内排泄的过程，CT 扫描得到的图像就会在造影剂流过的地方比较明亮，，见图 1-3 所示，(a)为平扫图像，(b)为增强图像。两幅图像中
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：R816.7

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本文编号：2642579