【摘 要】
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提出一种基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割算法,用于CT图像的快速自动分割.首先,对原始肺部CT图像分别在水平和垂直方向上进行灰度积分投影;然后,选用平滑样条曲
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海肺科医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金(60972122);上海市自然科学基金(14ZR1427900);上海市研究生创新基金(JWCXSL1402)
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提出一种基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割算法,用于CT图像的快速自动分割.首先,对原始肺部CT图像分别在水平和垂直方向上进行灰度积分投影;然后,选用平滑样条曲线拟合平滑原始图像的积分投影曲线,并提取拟合平滑前后曲线的极大值点,确定肺实质初始边界;最后,利用模糊C均值聚类算法对边界内区域进行分割,结合滚动小球法修复边界区域,获得肺实质区域.选取LIDC（肺部图像数据库联盟）数据库中20组图像（平均每组图像包含120幅CT图像）进行实验,平均分割精度为95.66％,平均每幅图像花费时间为0.77s
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