头颈部肿瘤 PET 图像分割随机游走方法

• 作者: 刘国才 刘科 吴峥 张九堂 朱苏雨 胡泽田 莫逸 袁媛
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 医学图像分割 随机游走 区域生长 生物靶区 头颈癌
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 【计算机科学】
• 页码范围: 141-149
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

针对肿瘤放疗生物靶区高精度勾画难题，根据头颈部肿瘤 PET（positron emis-sion computed tomography）影像特点，提出了肿瘤 PET 图像分割随机游走方法．首先，根据PET SUV（standardized uptake value）影像，采用三维自适应区域生长和数学形态学膨胀方法确定随机游走方法的种子点，将包含肿瘤的感兴趣区域分为核心肿瘤区域（标记为前景种子点）、正常组织区域（标记为背景种子点）和待定区域．然后，利用头颈部肿瘤和周围正常组织 PET 图像具有不同的对比度纹理特征，将 PET SUV 及其对比度纹理值作为随机游走方法中边的权值计算依据．实验结果表明，该法不仅比传统随机游走方法平均提速9．34倍，而且，以临床医生手工勾画的大体肿瘤区作为参考标准，相似度平均提高32．5％（P ＜0．05）．本文方法能够有效地自动勾画头颈部肿瘤放疗生物靶区．