基于CT影像的肺组织分割及其功能定量分析

被引：4

作者：

耿欢 ^{[1
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覃文军 ^{[1
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杨金柱 ^{[1
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边子健 ^{[2
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赵大哲 ^{[1
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机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 东北大学医学影像计算教育部重点实验室

来源：

小型微型计算机系统 | 2016年 / 37卷 / 03期

关键词：

肺组织分割; 肺实质分割; 肺气道分割; 肺功能定量分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; R816.4 [胸部及呼吸系];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

高精度的肺组织分割是肺功能定量分析的前提和基础,有利于慢性阻塞性肺病的辅助诊断.传统的肺组织分割方法没有去除肺轮廓内部的细支气管,且无法处理严重粘连的肺气肿病例.本文提出一种全自动的三维肺组织分割方法:首先采用带有错误检测机制的二维图像阈值选取和三维区域增长进行粗分割,得到肺气道和肺实质组成的肺部充气区域;然后结合阈值和气管形态分析分割肺气道树,在防止泄露的同时提取更多肺内细支气管;最后通过扫描线粘连定位和动态规划,实现前、后联合粘连的定位及左右肺分离.实验中分别采用20组EXACT09数据和20组VESSEL12数据对所提出的方法进行评价,结果显示提取的气道树平均分支数为131个,与医生标记的金标准比较分支检出率为54.09%;肺实质分割结果与数据集提供肺轮廓M ark比较,Jaccard系数为95.35%,平均绝对边界距离为0.89mm.结果表明,本文方法能够有效的提取肺组织,运行时间与传统方法相比在临床实际应用中具有一定优势.

引用

页码：581 / 587

页数：7

共 6 条

[1] 结合区域生长与灰度重建的CT图像肺气管树分割
彭双
肖昌炎
[J]. 中国图象图形学报, 2014, (09) : 1377 - 1383
[2] 一种面向人体管状组织的三维骨架提取算法
耿欢
杨金柱
赵大哲
覃文军
袁玉亮
[J]. 仪器仪表学报, 2014, 35 (04) : 754 - 761
[3] 基于CT图像的自动肺实质分割方法
贾同
孟琭
赵大哲
王旭
[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2008, (07) : 965 - 967+975
[4] Automated lung segmentation and smoothing techniques for inclusion of juxtapleural nodules and pulmonary vessels on chest CT images [J] . Shengjun Zhou,Yuanzhi Cheng,Shinichi Tamura.&nbsp&nbspBiomedical Signal Processing and Control . 2014
[5] Vessel-guided airway tree segmentation: A voxel classification approach [J] . Pechin Lo,Jon Sporring,Haseem Ashraf,Jesper J.H. Pedersen,Marleen de Bruijne.&nbsp&nbspMedical Image Analysis . 2010 (4)
[6] Two-pass region growing algorithm for segmenting airway tree from MDCT chest scans
Fabijanska, Anna
[J]. COMPUTERIZED MEDICAL IMAGING AND GRAPHICS, 2009, 33 (07) : 537 - 546

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