【摘 要】
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肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断的重要前提和基础.本文提出了一种新的基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法.首先,对原始腹部CT序列图像进行预处理,去
【机 构】
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中南大学自动化学院,中南大学计算机学院,湖南省高强度坚固件智能制造工程技术研究中心,深兰科技（上海）有限公司,中南大学湘雅医院
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肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断的重要前提和基础.本文提出了一种新的基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法.首先,对原始腹部CT序列图像进行预处理,去除与肝脏不相关的器官和组织.然后,利用灰度偏移场,结合周长项、距离正则项和相邻切片肝脏分割结果构建水平集能量函数,实现CT序列肝脏自动分割.为避免分割误差累积,提出一种基于形状描述符和瓶颈率的肝脏边缘优化方法,在每张切片分割完毕后去除由于灰度重叠造成的过分割.通过对XHCSU14数据库和Sliver07数据库中腹部CT序列的肝脏分割实验,以及与其他肝脏分割算法的比较,表明了本文方法的有效性,且分割精度高,鲁棒性强.
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