基于区域增长与统一化水平集的CT肝脏图像分割

• 作者: 张学昌 施岳定 郑四鸣 郑洲
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 区域增长 统一化水平集 CT图像 肝脏 图像分割
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 2382-2396
• 页数: 15页
• 分类号: TP391.41|R814.42
• 字数: 8201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2018.12.017

摘要

经过混合图像预处理(图像降噪、特定比例梯度滤波、非线性灰度转换和自定义二值转换)将CT图像转化为二值图像,提供良好的种子增长环境,克服传统区域增长中增长阈值设定与种子点位置选择的困难,避免过分割.区域增长只需设置少量种子点即能大致提取完整肝脏区域.通过统一化水平集优化分割结果.该水平集由图像边缘信息与区域信息共同驱动,与单图像信息驱动的水平集相比,能适应更大的气球力与更多的迭代次数,抗边缘泄漏能力强.将该方法在SLIVER07和3Dircadb提供的共40个肝脏数据集上进行验证,结果表明:相比其他多种方法,该方法所需交互时间更少,分割准确度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施岳定	浙江大学机械工程学院	13	135	4.0	11.0
5	张学昌		48	154	7.0	9.0
6	郑洲	浙江大学机械工程学院	3	5	1.0	2.0
10	郑四鸣	宁波李惠利医院肝胆疝微创外科	1	4	1.0	1.0