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肺区分割文献资料
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胸部CT中肺实质的提取与辅助诊断
根据临床应用需求,研究胸部高分辨率CT图像中肺实质的提取与量化诊断问题.首先讨论肺区分割与肺实质提取问题,自动分割法采用全局自适应阈值将躯干和背景分离,然后应用轮廓跟踪方法获取到肺部轮廓;人工分割则是在勾勒若干轮廓点后,应用Bresenham扫描线法得到连续的肺部轮廓.利用基于四邻域的背景标记扫描线方法,提取肺部实质区域.后,根据肺气肿量化诊断标准,进行量化分析与诊断.实验证明,该方法能快速、准确地分割肺实质,实现肺气肿的量化分析与辅助诊断.
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基于改进主动形状模型的含胸壁粘连型肿块的肺区分割方法研究
肺区分割是计算机辅助诊断肺癌的前提.当肿块与胸壁粘连时,由于两者的计算机断层成像(CT)值接近,基于局部低级特征的传统分割方法不能得到正确结果;而且由于肿块体积大,造成了肺区内正常组织的大面积缺失,故以往含胸壁粘连型肺结节(直径小于3 cm)的肺区分割方法不再适用,需要采用能结合先验形状和低级特征的主动形状模型(ASM)来分割含胸壁粘连型肺肿块的肺区.但传统ASM的搜索步骤是一种基于小二乘的优化方法,该方法对异常标记点敏感,会使轮廓更新到正常肺组织和肿块的过渡区域而不是真正的肺边缘.针对这一问题,提出了改进的ASM算法:首先基于距离特征识别异常标记点,然后赋予异常标记点和正常标记点不同的搜索函数.搜索过程在设定的包围核(VOI)内进行.用所提出的ASM方法分割30个含胸壁粘连型肿块的肺区,与金标准的重叠度为93.6％.实验结果表明针对含胸壁粘连型肿块的肺区分割问题,改进的ASM算法能得到较好的分割结果,并且算法的运行时间是在临床可接受的范围内.
