从CT图像中自动分割出肺部区域的算法研究
吴龙海1
周荷琴1
张鹿1
李传富2
1.中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,2300272.中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,230027;安徽中医学院第一附属医院影像中心,安徽合肥,230031
摘要：目的 为用于肺部疾病的计算机辅助诊断,研究设计从CT图像中提取肺部区域的自动分割算法.方法 在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像.算法采用迭代法寻找最优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方法 ,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法 来提高边界跟踪的速度.结果 用该算法对不同病人的4组胸部CT序列进行处理,能自动、快速地分割出肺部区域且精度较高.结论 提出的算法能有效地从CT图像中自动提取肺部区域.
关键词：图像分割边界跟踪肺部区域CT成像
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)R445.3(诊断学)
资助基金：安徽省教委重点课题(2006KJ097A)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 425-429 )
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