结合先验稀疏字典和空洞填充的CT图像肝脏分割

• 作者: 杨健 王涌天 王雪虎 艾丹妮
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 医学
• 关键词: 计算机层析(CT)图像 肝脏分割 稀疏编码 字典学习 空洞填充
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 2687-2697
• 页数: 11页
• 分类号: TP391|R814.42
• 字数: 6363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20152309.2687

摘要

针对复杂多变的肝脏图像,提出了一种基于先验稀疏字典和空洞填充的三维肝脏图像分割方法.对腹部CT图像进行Gabor特征提取,并分别在Gabor图像和灰度图像的肝脏金标准边界上选择大小相同的图像块作为两组训练集,利用训练集得到两种查询字典及稀疏编码.将金标准图像与待分割图像配准,并将配准后的肝脏边界作为待分割图像的肝脏初始边界;在初始边界点上的十邻域内选择大小相同的两组图像块作为测试样本,利用测试样本与查询字典计算稀疏编码及重构误差,并选择重构误差最小的图像块的中心作为待分割肝脏的边界点;最后,设计一种空洞填充方法对肝脏边界进行补全和平滑处理,得到最终分割结果.利用医学图像计算和计算机辅助介入国际会议中提供的肝脏数据进行了实验验证.结果表明,该方法对肝脏分割图像具有较好的适用性和鲁棒性,并获得了较高的分割精度.其中,平均体积重叠率误差为(5.21±0.45)％,平均相对体积误差为(0.72±0.12)％,平均对称表面距离误差为(0.93±0.14) mm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王涌天	北京理工大学光电学院北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心	183	2866	31.0	46.0
2	杨健	北京理工大学光电学院北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心	20	125	6.0	10.0
3	艾丹妮	北京理工大学光电学院北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心	3	5	1.0	2.0
4	王雪虎	北京理工大学光电学院北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心	1	5	1.0	1.0