基于幾何活動輪廓模型的肺結(jié)節(jié)分割.pdf

1、肺結(jié)節(jié)是肺癌早期的主要征象之一。基于CT圖像的結(jié)節(jié)檢測與良惡性判別已成為國際上的研究熱點(diǎn)之一。對結(jié)節(jié)的邊界進(jìn)行準(zhǔn)確的分割是要解決的關(guān)鍵問題。
　　 基于C-V 幾何活動輪廓模型的肺結(jié)節(jié)分割方法從結(jié)節(jié)區(qū)域與非結(jié)節(jié)區(qū)域的整體灰度分布差異入手，包括CT數(shù)據(jù)預(yù)處理、基于C-V模型的結(jié)節(jié)分割和分割結(jié)果后處理三個步驟。其中，對于C-V模型，給出了各參數(shù)的估計(jì)方法，對于各種不同特點(diǎn)的結(jié)節(jié)（低對比度的與高對比度的、形狀規(guī)則的與不規(guī)則的），C-V

2、模型中各參數(shù)的設(shè)置均相同，降低了所提方法對參數(shù)設(shè)置的依賴性，同時重新定義了原始模型中的參量2 c，可以根據(jù)當(dāng)前結(jié)節(jié)分割區(qū)域的特點(diǎn)自動的調(diào)整其取值，提高了方法對于不同類型結(jié)節(jié)分割的適應(yīng)性。此外，加入了分割結(jié)果后處理過程，對于從灰度上很難區(qū)分開的與結(jié)節(jié)粘連的組織，提出了一種有效的基于幾何的去除方法，進(jìn)一步提高了所提方法的性能。
　　 使用肺部圖像數(shù)據(jù)庫大學(xué)聯(lián)盟組織（LIDC）提供的兩個數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，并使用Overlap 準(zhǔn)則（