基于模糊C均值和随机漫步的CT肝脏图像分割算法研究

• 作者: 王琴琴
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 图像分割 模糊C均值 随机漫步 肝脏肿瘤 CT显像
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 医学影像技术
• 页码范围: 107-110
• 页数: 4页
• 分类号: R197.39|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2020.09.24

摘要

目的 提出一种基于模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)和随机漫步的CT肝脏图像分割算法.方法 仿真实验图像选自MIDAS和3Dircadb数据库,先采用中值滤波器进行图像预处理,平滑且保持图像边缘信息.接着,采用FCM算法将图像初步划分为灰度特征相似的目标与背景区域.最后,采用随机漫步算法进一步勾画肿瘤边界.采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标.结果 定性分析显示,基于本研究算法能准确勾画CT肝脏肿瘤边界.定量评价显示,采用本研究分割算法获得的图像分割评价指标均优于其他文献报道的算法,且与5名经验丰富技师分割结果相吻合,其中平均重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数分别达到15.61％±5.32％、4.02％ ±3.01％、0.81±0.06.结论 联合使用FCM算法和随机漫步算法能准确有效的分割CT肝脏肿瘤图像,具有较高的临床应用价值.