基于形态学运算的种子轮廓自动获取方法-论文.pdf

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1、第53卷第3期厦门大学学报(自然科学版)Vo1．53No．32014年5月JournalofXiamenUniversity(NaturalScience)Mav2O14基于形态学运算的种子轮廓自动获取方法宋晓H，黄晓阳(1．南阳师范学院计算机与信息技术学院，河南南阳473061；2．厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门361005)摘要：为解决传统手工初始化种子轮廓影响肝脏分割算法稳定性的问题，提出了一种基于形态学运算的自动种子轮廓获取方法．根据序列CT图像中肝脏的灰度特性和结构特性，利用线性灰度变换、阈值滤波、中值滤波及对

2、比度增强对肝脏CT图像进行预处理操作，进而通过形态学腐蚀运算快速准确获取肝脏自动分割需要的种子轮廓．实验结果表明，该自动种子轮廓获取方法可以快速、准确地定位出肝内种子轮廓，保证种子轮廓不会因操作人员不同而发生位置变化．关键词：种子轮廓；肝脏分割；形态学运算中图分类号：TP391．41文献标志码：A文章编号：0438—0479(2014)03—0347—05种子选取是区域生长、水平集、主动轮廓等肝脏提出了一种基于动态速度函数的水平集分割方法．该自动分割算法的基础，其定位的精准度直接影响着肝方法的优势在于速度函数在迭代过程中会自动

3、修正，脏分割的准确性_l。”]．对于区域生长算法，种子可以是但也需要用户在不定数量及CT图像的不同视图上初一个或多个随机分布在肝脏区域内的点，也可以是多始种子轮廓．在3．2GHz的PC上，该方法分割一套个种子点构成的种子区域；对于形变模型算法，种子CT图像序列大概需要20rain．这些肝脏分割算法都则是一个初始的目标轮廓．但目前的肝脏分割方法中，存在人工交互初始化种子的问题：当不同操作人员选大部分都需要手工选取种子点．取不同位置的种子点或初始不同的种子轮廓时，会得Lee等提出的区域生长法与水平集方法相结合到不同的肝脏轮廓分割结

4、果．这不仅增加了人工交互的肝脏分割方法，通过两步种子区域生长法获取用于的时间，而且影响肝脏分割算法的稳定性和准确性．水平集演化的初始轮廓，充分利用水平集的拓扑改变本文根据序列CT图像中肝脏的灰度特性和结构能力，将复杂形状的轮廓边缘提取出来，但存在手工特性，通过线性灰度变换、阈值滤波、中值滤波及对比交互需求，速度较慢．Li等[5提出的改进的水平集分度增强等预处理操作，进而提出一种基于形态学腐蚀割方法，减少了水平集演化时间，但需手工初始化零运算的种子轮廓自动获取方法．实验结果表明，该方法水平集．Suzuki等[7提出的几何活动轮廓

5、模型与水平能够保证定位种子轮廓的准确性和时效性，无需用户集方法相结合的肝脏分割方法，也需要通过人工交互初始种子轮廓，易于医护人员操作，保证了种子轮廓选择种子点及快速行进法获取初始种子轮廓．Beichel不会因操作人员不同而发生位置或形状变化，能够满等[8]提出了一种基于图割与两步优化的交互式肝脏足临床肝脏分割的需求．分割方法．首先，用户需要在肝脏区域内标记一个或多个种子区域，背景种子点自动获取；然后，采用图割方1肝脏CT图像预处理法将肝脏与背景分离；最后是分割结果优化．该方法分割一套CT数据大约需要36min，其中30min是

6、算法由于CT影像设备中各电子器件的随机扰动等因运算时间、6min是用户交互所用时间．Dawant等[9素，CT图像上存在一定的噪声干扰．肝脏是腹部最大的实质性器官，为突出肝脏区域信息，抑制噪声及其他容易影响肝脏识别的信息，进而提高种子点的定位精度，需要对CT图像进行一些预处理操作．这里选择收稿日期：2013-07—08混合式预处理方法，对读人的CT图像分别作线性灰基金项目：国家自然科学基金(61001144，61102137)；福建省自然科学度变换、阈值滤波、中值滤波、对比度增强及形态学腐基金(2011J01366)；南阳师范

7、学院专项(ZX2013012)*通信作者：sxyoland@gmail．COrn蚀运算，去除噪声，最大限度凸显肝脏区域．第3期宋晓等：基于形态学运算的种子轮廓自动获取方法[4]LeeJ，KimN，LeeH，eta1．Efficientliversegmentationusingalevel—setmethodwithoptimaldetectionoftheinitialIiver4结论boundaryfromlevel—setspeedimages[J]．ComputerMethodsProgramsinBiomedicin

8、e，2007，88(1)：26—38．针对手工初始化种子轮廓造成的肝脏分割结果Es]LiC。HuangR，DingZ，eta1．Alevelsetmethodforimage不稳定问题，本文根据序列CT图像中肝脏的灰度特segmentationinthepresenceofi