面向CT肺組織的圖像分割方法研究.pdf

1、圖像分割是圖像分析的重點，在醫(yī)學圖像處理領域，斷層掃描(CT)切片的肺組織分割是通過CT醫(yī)學影像實現(xiàn)肺部疾病計算機輔助檢查和診斷的首要技術步驟，對CT胸部影像的后續(xù)分析理解具有重要影響。
　　論文從圖論的角度出發(fā)，圍繞CT肺組織圖像分割方法進行了系統(tǒng)研究，具體工作和主要成果包括：
　　1、提出一種基于熵率超像素與近鄰傳播聚類(AP)相結合的肺組織圖像分割方法。首先采用肺部超像素替代像素對CT圖像中相關度較小的信息進行壓縮，然

2、后利用超像素區(qū)域塊中的灰度值進行AP聚類，最后標記肺部區(qū)域并改善輪廓特征。實驗表明，該方法能有效降低圖像噪聲干擾，具有較小的時間復雜度和較高的分割準確度。
　　2、提出一種基于先驗信息的隨機游走肺組織圖像自動分割算法。首先采用二進離散小波變換去除圖像噪聲并增強邊界，再提取胸部區(qū)域減少計算時間，然后根據(jù)先驗知識自動確定種子點的個數(shù)與位置，通過隨機游走算法實現(xiàn)CT肺部區(qū)域分割。最后，為了提升算法的效率和穩(wěn)定性，采用曲率修正算法矯正肺部