一种肺部CT图像快速分割算法研究

针对临床辅助诊断的需求,本文提出一种肺部感兴趣区域快速分割算法。该算法首先利用最大类间方差(OTSU)法对图像进行预分割,然后利用区域生长及小面积消除方法剔除干扰信息,并生成掩模图像,最后运用数学形态学方法对模板进行细化,并将原始图像与掩模图像进行数学运算,从而获得肺部感兴趣区域。实验结果表明,本文提出的算法自动化程度高,分割较为准确。

基于互信息的肺部PET-CT图像非刚性配准

针对基于互信息的图像配准容易出现局部极值的问题,提出了一种交互方差和互信息相结合的测度方法,应用于肺部PET-CT图像的配准中,并根据自由形变的思想,结合B样条曲面技术,实现了可以控制局部变形的肺部图像的非刚性配准。实验结果表明:该算法能有效地实现肺部图像的配准,使结节在CT图像中解剖结构区域和PET图像中功能高亮区域较好地重叠在一起。