【摘 要】
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目的提出一种基于对角线剖面分析的全自动肺CT图像分割方法。方法首先构造待分割图像的对角线剖面图,然后自动分析该剖面,得到各组织结构的位置信息和像素值信息,引导区域增
【基金项目】
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山东省医药卫生科技发展计划项目(2013WS0315), 山东省自然科学基金项目(ZR2011HL027)
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目的提出一种基于对角线剖面分析的全自动肺CT图像分割方法。方法首先构造待分割图像的对角线剖面图,然后自动分析该剖面,得到各组织结构的位置信息和像素值信息,引导区域增长算法分离患者身体和背景,再利用灰度阈值算法分离胸壁与肺区,再用数学形态学算法修正肺边缘,得到肺区掩模图像,最后利用肺区掩模图像与原图像运算提取肺区。结果利用从不同数据库选取的51幅CT图像检验提出的方法,所得结果与诊断医师手工分割结果进行比较,计算重叠率指标(OR),最低OR为95.86%,最高OR为99.25%,平均OR为97.85%。结论
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