肺实质CT图像细化分割

• 作者: 丛金玉 尹义龙 曲彦 楚陪陪 魏本征
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 肺实质分割 超像素 CT图像 模糊C均值聚类 细化分割
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 全国第27届CACIS学术会议专栏
• 页码范围: 137-145
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6955字
• 语种: 中文

摘要

目的 由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀,造成肺实质部分难以准确分割和提取.为了提高肺实质分割的准确率,本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法.方法 该算法充分利用肺部CT图像的灰度、纹理特征,同时为了正确标记超像素的分类,引入一种空间邻域信息来增强空间约束进而有效地解决灰度不均匀的问题,它能够对肺实质进行分割并除去其周围的主血管,然后利用形态学知识去除肺部的分支血管.结果 在临床患有四类疾病的患者CT图像数据集上采用改进的图像特征,使得肺实质分割的准确率提高了0.8％.同时,算法准确率提高到99.46％.结论 实验结果表明,本文算法能够实现肺部CT图像肺实质的自动细化分割,结果准确适用.该算法鲁棒性好、速度快,是一种精确有效的自动肺实质分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹义龙	山东大学计算机科学与技术学院	82	1018	16.0	29.0
2	魏本征	山东中医药大学理工学院	26	242	7.0	15.0
3	楚陪陪	山东中医药大学理工学院	2	14	2.0	2.0
4	曲彦	山东中医药大学理工学院	2	14	2.0	2.0
5	丛金玉	山东中医药大学理工学院	1	10	1.0	1.0