【摘 要】
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针对腹部CT序列图像因相邻器官灰度相似以及部分容积效应等造成的肾脏分割困难问题,提出一种基于空间模糊C均值以及区域生长的腹部CT序列图像肾脏自动分割方法。首先应用经典
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172184,61379107);新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0603)资助项目;高等学校博士学科点专项科研基金(20130162110016)资助项目;湖南省科技基本建设(20131199)项目~~
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针对腹部CT序列图像因相邻器官灰度相似以及部分容积效应等造成的肾脏分割困难问题,提出一种基于空间模糊C均值以及区域生长的腹部CT序列图像肾脏自动分割方法。首先应用经典阈值法以及形态学重构去除肋骨和脊椎,然后对图像各向异性扩散滤波,再利用空间模糊C均值对肾脏图像进行聚类。当相邻切片分割结果的相对面积变化率超出预定范围时,算法自动选择区域生长法对该图像进行重新分割,且区域生长法受空间模糊C均值算法的约束。最后,应用形态学滤波对分割结果进行处理。通过对CT序列图像进行肾脏分割试验,结果表明本文算法是可行和有效的。
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