【摘 要】
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针对CT图像肺肿瘤分割中复杂大肿瘤分割的准确性和自适应问题,提出了一种基于随机游走算法的分割方法.首先,根据图像灰度信息提取肺实质;针对大肿瘤与周围肺组织粘连的复杂情
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北大学数学与信息科学学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(F2017201172);河北省教育厅重点项目(ZD2018210);河北大学大学生创新创业训练计划项目(201810075013);河北大学实验室开放项目(sy201876)
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针对CT图像肺肿瘤分割中复杂大肿瘤分割的准确性和自适应问题,提出了一种基于随机游走算法的分割方法.首先,根据图像灰度信息提取肺实质;针对大肿瘤与周围肺组织粘连的复杂情况,先提取有凹陷的肺实质,再根据肺实质先验轮廓,用曲线段形变模型修补肺实质的凹陷边界.然后,用区域生长法自动确定目标种子点和背景种子点;对于大血管与肿瘤粘连的情况,需要少量交互修改个别背景种子点.最后,用随机游走算法完成大肿瘤的分割.实验结果表明,该方法的准确性高,分割结果能够满足临床治疗效果分析和病理学研究的要求.
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