腹部CT图像肾脏自动分割方法研究

提出一种基于先验知识的肾脏自动分割算法。首先利用肾脏位置的先验知识以肋骨和脊椎骨为界标选取感兴趣的肾脏区域,然后使用OTSU阈值分割法去除感兴趣的肾脏区域中灰度值较低的肌肉和脂肪组织,最后对不同类型的肾脏图像使用不同的方法进行分割。实验结果表明,该方法能够高效准确地分割出腹部CT图像中的肾脏,研究成果在临床肾脏疾病诊断上有一定的实用价值。

腹部CT图像序列中的肝脏分割

针对腹部CT图像肝脏区域提取问题,提出了一种新的基于阈值法和改进的广义梯度矢量流-蛇(GGVFSnake)模型的分割方法.首先,采用Window-Leveling算法将CT图像转换为灰度图像,突出肝脏区域,通过改进的曲率各向异性扩散滤波器对图像进行平滑滤波;其次,利用阈值法获取肝脏的初始轮廓;最后,基于改进的GGVF-Snake模型对初始轮廓进行调整得到更加平滑和精确的肝脏轮廓.通过不同的腹部CT图像序列中肝脏的分割结果表明,该方法能高效、精确的提取肝脏区域,满足临床应用的需求.

基于改进CV模型的腹部CT图像肝脏肿瘤分割

利用改进的CV模型检测肝脏肿瘤轮廓。首先使用混合高斯模型以及基于阈值的方法,将复杂背景图像分为目标以及多个背景,然后将所有背景和目标的灰度值信息融合到CV模型中,得到改进的CV模型,最后使用改进后的CV模型分割肝脏肿瘤区域。实验结果表明,笔者提出的方法,可以准确地在背景复杂的腹部CT图像中将肝脏肿瘤区域的轮廓分割出来。

基于图割与快速水平集的腹部CT图像分割

针对腹部CT图像中组织分割的问题,提出了一种基于图割与改进的快速水平集的交互式分割方法。首先对人工给定的一个待分割目标的初始轮廓作膨胀运算,将所得内部边界所有像素点作为源点、外部边界像素点作为汇点构造图,并通过图割方法对CT图像进行初步分割,然后以膨胀所得内部边界作为初始轮廓,通过基于区域竞争主动轮廓模型(RCAC)的快速水平集算法对初步分割后的图像进行精确分割,克服了传统水平集方法运算速度较慢及易产生边界泄漏的问题。在此基础上将二维分割推广到三维分割,最终完成腹部不同器官的完整三维分割。进行三维重建,使医生能直观地观测到各器官的三维相对位置和拓扑结构。实验结果表明,该方法交互简单、鲁棒性强、准确性高,能有效辅助医生实现诊断和手术规划。

基于腹部CT图像的肝脏三维建模研究

针对临床手术预演过程中基于腹部CT图像的肝脏三维建模需要手动修改,耗时巨大,且精度无法保证等问题,分析了传统建模方法的不足,结合灰度分离算法利用处理后的肝脏特征序列进行三维重建的系统,借助于Matlab提取并生成肝脏特征序列,导入Mimics后无需进行阈值分割和手动修改,选择所有灰度值不为0的区域即可直接计算出三维模型,可将三维模型打印出肝脏实体,从而解决了肝脏三维建模的效率和精度等问题。最后,以两位病人的腹部CT图像进行试验,均成功提取了肝脏边缘特征并建立了肝脏三维模型。

基于水平集和形状描述符的腹部CT序列肝脏自动分割

肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断的重要前提和基础.本文提出了一种新的基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法.首先,对原始腹部CT序列图像进行预处理,去除与肝脏不相关的器官和组织.然后,利用灰度偏移场,结合周长项、距离正则项和相邻切片肝脏分割结果构建水平集能量函数,实现CT序列肝脏自动分割.为避免分割误差累积,提出一种基于形状描述符和瓶颈率的肝脏边缘优化方法,在每张切片分割完毕后去除由于灰度重叠造成的过分割.通过对XHCSU14数据库和Sliver07数据库中腹部CT序列的肝脏分割实验,以及与其他肝脏分割算法的比较,表明了本文方法的有效性,且分割精度高,鲁棒性强.

结合局部最大类间方差和标记筛选的腹部CT肝脏病灶提取

目的:针对肝脏图像的特点提取肝脏病灶,为病灶的特征提取做准备。方法:该算法首先在肝脏内部选择包含病灶的局部图像,再采用局部最大类间方差法进行自动阈值预分割,最后采用标记筛选法消除病灶内部空洞和外部小块游离区域。结果:该方法能较好地提取出肝脏病灶。结论:结合局部最大类间方差和标记筛选的方法提取肝脏病灶省力、快速、效果良好。

基于局部C-V水平集的CT肝脏病灶提取

本文针对肝脏CT图像的特点,提出一种局部C-V模型水平集算法对肝脏病灶进行分割。该算法首先在肝脏内部选择包含病灶的局部图像,再采用局部最大类间方差法进行预分割,根据最佳阈值确定初始水平集,最后采用局部C-V模型对初始轮廓曲线进行演化。实验结果表明该方法能较好地提取出肝脏病灶。

不同浓度碘普罗胺强化剂对肝组织CT成像效果与不良反应对比研究

目的探讨不同浓度碘普罗胺注射液对肝组织成像效果与不良反应对比研究。方法选取150例肝脏无实质性病变的患者,随机分为A组、B组和C组,每组50例,在进行了上腹部的平扫之后,注射碘普罗胺注射液对腹主动脉、门静脉主干、5处肝组织进行增强扫描,评价强化值及观察不良反应,比较不同浓度碘普罗胺注射液对肝组织成像效果与不良反应。结果 A组注射370 mg/mL碘普罗胺注射液后腹主动脉强化值为249.21,门静脉强化值为132;B组注射350 mg/mL碘普罗胺注射液后门静脉强化值为229.32,门静脉强化值为121.32;C组注射300 mg/mL碘普罗胺注射液后肝组织强化值为239.21,门静脉强化值为98.32,A组与B组,C组之间差异具有统计学意义（P〈0.05）。3组患者不良反应发生情况比较差异无统计学意义。结论浓度升高成像效果更好,患者服用高浓度对比剂与低浓度对比剂之后产生的不良反应无显著差异。

基于概率图谱和Random Walker的肝脏三维分割算法

针对腹部CT图像内部结构复杂和相邻脏器灰度相近而导致分割精度较低的问题,提出了一种新的基于概率图谱和Random Walker的三维肝脏分割算法.首先利用大量的由医生分割的肝脏区域图像建立肝脏存在位置的概率图谱,表示肝脏解剖位置信息;然后提出了改进的全自动的Random Walker算法,并建立由Random Walker优化的灰度概率图谱;最后基于该灰度概率图谱从腹部CT图像进行肝脏三维分割.实验结果表明,提出的算法能够有效地进行肝脏区域的分割并具有较好的鲁棒性,与传统算法相比,分割精度得到了明显的提高.