从CT图像中自动分割出肺部区域的算法研究

被引:4
作者
吴龙海
周荷琴
张鹿
李传富
机构
[1] 中国科学技术大学自动化系
关键词
图像分割; 边界跟踪; 肺部区域; CT成像;
D O I
10.16289/j.cnki.1002-0837.2008.05.016
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
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。
引用
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共 1 条
[1]   基于解剖知识模型的医学图像分割方法研究 [J].
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航天医学与医学工程, 2005, (01) :62-65