基于粒子群優(yōu)化OTSU的肺組織分割算法研究.pdf

1、肺部疾病是一類易傳染、嚴(yán)重危害公眾健康的疾病。近年來，受空氣污染的影響，肺部疾病患者人數(shù)急劇上升。如何提高肺部疾病計(jì)算機(jī)輔助診斷能力，對(duì)提高肺部疾病的診斷準(zhǔn)確率、肺部疾病患者能夠盡早治療有著深遠(yuǎn)的意義。而肺組織圖像分割則是肺部疾病計(jì)算機(jī)輔助診斷中關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)肺組織圖像分割算法用時(shí)長(zhǎng)，為減少肺組織分割算法的運(yùn)算時(shí)間，本文對(duì)基于粒子群優(yōu)化OTSU的肺組織分割算法進(jìn)行了研究。
　　首先，研究了基于CT圖像的肺組織圖像分割算法。在了

2、解CT圖像的成像原理、成像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，通過研究分析各常用肺組織圖像分割算法的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇二維OTSU閾值分割算法對(duì)肺組織圖像進(jìn)行分割，考慮到肺組織圖像分割的實(shí)時(shí)性要求，選用粒子群算法對(duì)二維OTSU閾值分割算法進(jìn)行優(yōu)化。
　　其次，研究了基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的二維OTSU閾值分割算法。針對(duì)傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化的二維OTSU算法中二維直方圖計(jì)算量大、粒子搜索容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷，采用基于灰度級(jí)-梯度的二維直方圖減少二維直方圖的計(jì)算量并減

3、小粒子的搜索范圍，采用基于粒子空間對(duì)稱分布的改進(jìn)粒子群算法獲取最佳閾值。
　　最后，研究了基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化二維OTSU的肺組織圖像分割算法。利用孔洞填充算法去除背景，選擇基于粒子群優(yōu)化的OTSU閾值分割算法對(duì)CT圖像進(jìn)行肺組織圖像分割，基于形態(tài)學(xué)操作去除噪聲、修補(bǔ)病變區(qū)域產(chǎn)生的孔洞;通過計(jì)算連通區(qū)域面積，選取面積較大的兩個(gè)連通區(qū)域作為肺組織區(qū)域，并分離出左右肺以及去除氣管;利用形態(tài)學(xué)閉操作修補(bǔ)病變區(qū)域造成的孔洞。本文能夠快速自動(dòng)