【摘 要】
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肺裂将肺分成5个不同的独立区间，称为肺叶。准确的肺裂检测对肺部病灶定位以及肺部功能分析极其重要。文章在已经提出的窄条微分（DOS）滤波器的基础上，针对CT图像中由于肺裂灰度值
【机 构】
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湖南师范大学附属中学,湖南大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（项目编号：61172160）
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肺裂将肺分成5个不同的独立区间，称为肺叶。准确的肺裂检测对肺部病灶定位以及肺部功能分析极其重要。文章在已经提出的窄条微分（DOS）滤波器的基础上，针对CT图像中由于肺裂灰度值分布不均而导致分割失败的情况，提出一种基于Dijkstra最短路径算法的自动肺裂分割方法。首先对肺裂进行增强并创建带权有向图，其次迭代选取属于肺裂的像素点作为源点，求取其到其他结点的最短路径。该算法可以在无人工干预的情况下，有效地跟踪检测肺裂并保持肺裂的厚度和完整性。通过对肺部临床数据实验结果的分析，证明该方法对肺裂检测准确有效。
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