面向CT肺組織的圖像分割方法研究.pdf

1、圖像分割是圖像分析的重點(diǎn)，在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，斷層掃描(CT)切片的肺組織分割是通過CT醫(yī)學(xué)影像實(shí)現(xiàn)肺部疾病計(jì)算機(jī)輔助檢查和診斷的首要技術(shù)步驟，對CT胸部影像的后續(xù)分析理解具有重要影響。
　　論文從圖論的角度出發(fā)，圍繞CT肺組織圖像分割方法進(jìn)行了系統(tǒng)研究，具體工作和主要成果包括：
　　1、提出一種基于熵率超像素與近鄰傳播聚類(AP)相結(jié)合的肺組織圖像分割方法。首先采用肺部超像素替代像素對CT圖像中相關(guān)度較小的信息進(jìn)行壓縮，然

2、后利用超像素區(qū)域塊中的灰度值進(jìn)行AP聚類，最后標(biāo)記肺部區(qū)域并改善輪廓特征。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能有效降低圖像噪聲干擾，具有較小的時間復(fù)雜度和較高的分割準(zhǔn)確度。
　　2、提出一種基于先驗(yàn)信息的隨機(jī)游走肺組織圖像自動分割算法。首先采用二進(jìn)離散小波變換去除圖像噪聲并增強(qiáng)邊界，再提取胸部區(qū)域減少計(jì)算時間，然后根據(jù)先驗(yàn)知識自動確定種子點(diǎn)的個數(shù)與位置，通過隨機(jī)游走算法實(shí)現(xiàn)CT肺部區(qū)域分割。最后，為了提升算法的效率和穩(wěn)定性，采用曲率修正算法矯正肺部