基于边界逼近的肺实质分割方法

发布时间：2017-10-31 16:29

  本文关键词：基于边界逼近的肺实质分割方法

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【摘要】：肺部CT图像的分割是计算机辅助诊断系统处理的一个重要环节,其分割的结果影响到医生的诊断与进一步的分析。由于胸膜结节的灰度与肺实质外围的灰度相近,运用传统的分割方法无法正确分割出此类病灶。将胸膜结节包含肺实质一起分割出来,使计算机辅助诊断系统能够对此类病灶做进一步的分析。提出一种结合Graham算法以及边界逼近的方法,对肺实质的轮廓进行修正,进而得到修正的二值模板;将该模板与原图像做乘运算,得到包含胸膜结节的肺实质。运用所提出的方法,对公开数据库LIDC中68张含病灶的CT样本图像做处理,通过与传统方法的对比以及对算法的过分割比例、欠分割比例以及准确性的分析,得到准确率为98.5%,平均过分割比例为1.35%,平均欠分割比例为0.51%,证明了该方法的有效性。
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海理工大学管理学院;上海现代光学系统重点实验室;
【关键词】： 医学图像处理 肺结节 计算机辅助诊断
【基金】：国家自然科学基金(61170277,61472256) 上海市教委科研创新重点项目(12zz137) 沪江基金(C14002)
【分类号】：R816.4;TP391.41
【正文快照】： 引言肺结节是肺部常见的病变之一,早期诊断、治疗是降低肺癌死亡率的关键。目前肺结节的主要检测手段是CT扫描,孤立性肺结节在CT影像中主要表现为直径不大于3cm的圆形或类圆形病灶。然而,由于肺内器官组织的复杂性,胸膜表面的肺结节呈现不同的特征,有些甚至无法通过肉眼轻易识

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本文编号：1122901