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1、第22卷第5期重庆邮电大学学报(自然科学版)Vo.l22No.52010年10月JournalofChongqingUniversityofPostsandTelecommunications(NaturalScienceEdition)Oct.2010DOI:10.3979/.jissn.1673825X.2010.05.028基于CT图像的肺实质细分割综合方法卞晓月,武妍(同济大学电子与信息工程学院,上海201804)摘要:肺实质的分割是肺结节检测和诊断的基础,是肺部疾病计算机辅助诊断的关键
2、步骤之一。针对肺部计算机断层扫描(computertomography,CT)图像,采用最佳阈值法进行初步分割,去除背景,用结合上下文分析的区域生长法去掉气管、支气管,对左右肺连结的情况进行像素分析,分开左右肺,对提取出来的肺区用滚球法进行修复,得到肺实质图像。去除气管和分割左右肺的算法是针对肺部CT图像的特征提出的,具有简单高效的特点。实验表明,该综合方法的准确性和可靠性较高,有较好的应用前景。关键词:肺实质分割;最佳阈值;滚球法;上下文分析中图分类号:TP391文献标识码:A文章编
3、号:1673825X(2010)05066504AmethodofcarefullungsegmentationbasedonCTimagesBIANXiaoyue,WUYan(SchoolofElectronicsandInformation,TongjiUniversity,Shanghai201804,P.R.China)Abstract:Thesegmentationoflungparenchymaisthefoundationoflungnoduledetectionanddiagno
4、sis.Itisalsooneofthekeystagesincomputeraideddiagnosissystemstodetectlungdiseases.Therefore,thisarticlemaderoughsegmentationtogetridofthebackgroundwithoptimalthresholdalgorithm,andusedtheregiongrowthalgorithmandcontextualanalysistorejectthetracheaandmainb
5、ronch.iThen,pixelanalysiswereusedtomaketheleftandrightlungsegmentation.Atlast,thelungfieldsweregainedandrepairedwithfallingballalgorithm.ThealgorithmusedtorejectthetracheaandsegmenttheleftandrightlungwasespeciallydesignedaccordingtothefeatureofthelungC
6、Timages,whichweresimpleandefficient.Theexperimentshowsthatthismethodhasgoodaccuracy,robustnessandfutureapplications.Keywords:lungparenchymasegmentation;optimalthreshold;fallingbal;lcontextualanalysis可以采用阈值法、边缘检测、区域生长、形态学处理、0引言多尺度分析、基于模式分类的分割法等多种方法提[1
7、2]肺部疾病已逐渐成为威胁人类生命健康最普遍取肺实质。阈值法实现简单、快速,但未能有效[34]的病症,而现在肺部疾病计算机辅助诊断(computer去除背景、气管支气管等区域。边缘检测和区[5]aideddiagnosis,CAD)系统发展迅速,在辅助医生观域生长法均属于半自动分割,前者在分割时往往察病情和诊断病情时发挥了重要的作用。而大多数会遗漏边缘的水肿和炎症等区域;而后者虽然能保留肺部疾病CAD系统都是针对计算机断层扫描(com上述具有弥漫性边界的区域,但那些被强梯度边界包putertomog
8、raphy,CT)图像进行肺结节检测诊断工围的结构常被排除在外,况且它对种子点及生长合并[67]作,所以首先要做的是确定双肺的边界,这个步骤称规则的选取也较敏感。基于形态学和多尺度分析为肺实质分割。理论框架的肺组织分割方法通常计算复杂度高,分割[8]肺实质分割很早就得到了研究者的重视,通常效率低。基于模式分类的分割方法虽然也取得了先根据图像质量和期望输出进行诸如去除周围空气很好的效果,但是训练样本需要人为选取,而且由于背景的预处理,并分
