基于3D区域增长法和改进的凸包算法相结合的全肺分割方法

发布时间：2017-10-02 10:24

  本文关键词：基于3D区域增长法和改进的凸包算法相结合的全肺分割方法

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【摘要】：肺实质分割结果的准确性在实际临床应用中具有非常重要的意义。但由于肺结节的位置、大小、形状的不规则性,肺部病变的多样性,以及人体胸部解剖结构的明显差异等,使得各类分割方法不能统一地适用于所有的胸部CT图像,所以对于肺实质分割方法的研究仍具有很大的挑战。该文在国内外研究分析的基础上提出基于3D区域增长法与改进的凸包修补算法相结合的全肺分割方法。在3D区域增长法的粗分割基础上,对分割的结果进行细化工作,通过连通域标记法与形态学方法相结合去除气管和主支气管,得到初步的肺实质掩膜,最后应用改进的凸包算法对肺部轮廓进行修补平滑,最终得到肺部分割结果。通过与凸包算法及滚球法相对比,证明该文所提改进的凸包算法能够有效地修补肺部轮廓凹陷,修补后的结果分割精度较高。
【作者单位】： 中国科学院大学工程科学学院;
【关键词】： 肺部分割 D区域增长法 凸包算法 区域连通分析
【基金】：国家自然科学基金(U1301251,61271435) 北京市自然科学基金(4141003)~~
【分类号】：R816.4;TP391.41
【正文快照】： 1引言医学图像分割是提取医学影像图像中特殊组织的定量信息所不可缺少的手段,也是可视化的预处理步骤和前提[1]。在肺部疾病计算机辅助诊断研究中,肺实质的分割是最为核心的步骤,是影响分析自动化、稳定性、结果精确性的关键问题,其处理结果的好坏直接影响到后续的分析。肺实

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本文编号：959096