【摘 要】
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目的为用于肺部疾病的计算机辅助诊断,研究设计从CT图像中提取肺部区域的自动分割算法。方法在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改
【基金项目】
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安徽省教委重点课题基金资助(2006KJ097A)
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目的为用于肺部疾病的计算机辅助诊断,研究设计从CT图像中提取肺部区域的自动分割算法。方法在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。结果用该算法对不同病人的4组胸部CT序列进行处理,能自动、快速地分割出肺部区域且精度较高。结论提出的算法能有效地从CT图像中自动提取肺部区域。
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