摘要
首先给出了一个肺实质分割的基本框架,结合最佳阈值法、数学形态学方法,对图像进行了粗分割;然后,针对左右肺未完全分离的情况,提出了快速自适应的优化细分割方法。在实际临床胸部CT图像上的实验表明,该方法的分割结果和专家的人工分割结果很接近,特别是对于左右肺的分离有很好的实验效果,成功分割率达到94.8%。
This paper puts forward the base frame of lung segmentation first.Using optimal thresholding and mathematical morphologic methods,the rough image of lung is acquired.Then,we present a fast adaptive segmentation refinement algorithm,aiming at the unsuccessful left and right segmentation of thredsholding.Experiments on clinical 3D pulmonary images show the algorithm’s result is very close to the expert manual outlines,and it is very effective for the separation of left and right lung with a successful segmentation ratio 94.8%.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第12期178-181,共4页
Computer Engineering and Applications
基金
国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2003CB716104)
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.30730036)
广东省科技计划项目(No.2007B010400058)
广州市科技计划项目(No.2007Z3- E0031)
关键词
图像分割
CAD系统
肺部CT
自动阈值
分水岭分割
image segmentation
CAD system
pulmonary CT
automated thresholding
watershed segmentation