基于 3D 区域增长法和改进的凸包算法相结合的全肺分割方法

sdkangbaz

摘 要：肺实质分割结果的准确性在实际临床应用中具有非常重要的意义。但由于肺结节的位置、大小、形状的不
规则性，肺部病变的多样性，以及人体胸部解剖结构的明显差异等，使得各类分割方法不能统一地适用于所有的胸
' e/ ~! G$ z* v/ S部 CT 图像，所以对于肺实质分割方法的研究仍具有很大的挑战。该文在国内外研究分析的基础上提出基于 3D 区
# f  ?2 |' ?0 W. D) z; l8 [域增长法与改进的凸包修补算法相结合的全肺分割方法。在 3D 区域增长法的粗分割基础上，对分割的结果进行细
% j; b! ~# r- w4 f  p" I化工作，通过连通域标记法与形态学方法相结合去除气管和主支气管，得到初步的肺实质掩膜，最后应用改进的凸
包算法对肺部轮廓进行修补平滑，最终得到肺部分割结果。通过与凸包算法及滚球法相对比，证明该文所提改进的
4 F2 Y; R. W1 F9 r6 z; J# U. Z# X0 K凸包算法能够有效地修补肺部轮廓凹陷，修补后的结果分割精度较高。
( J/ G6 Q5 `. }5 W2 M+ `: m关键词：肺部分割；3D 区域增长法；凸包算法；区域连通分析
1 引言
医学图像分割是提取医学影像图像中特殊组织
  d% A. h: }- N2 V& F的定量信息所不可缺少的手段，也是可视化的预处
理步骤和前提[1]。在肺部疾病计算机辅助诊断研究
中，肺实质的分割是最为核心的步骤，是影响分析
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