肺实质CT图像分割方法

针对肺部CT图像中因各组织灰度不均匀、结构复杂等因素造成双肺边界难以准确分割的问题,提出一种多阈值和基于投影的标记控制分水岭分割方法。运用多阈值法对图像进行粗分割,结合形态学开运算去除图像中残余的气管与主支气管;对于左右肺区未完全分离的情况,采用基于投影的标记控制分水岭分割方法进行分离;利用形态学开闭运算对粗分割结果进行细化。实验结果表明,该方法能够对肺实质进行较准确的分割。     

基于DICOM格式的肝脏肿瘤CT图像分割

为减少数据损失与处理时间,直接从DICOM格式的CT胸腹部图像中分割出肝脏肿瘤。为有效地分割出肿瘤,先设置恰当的窗宽窗位。利用ITK读取图像,用均值曲率流滤波法去除图像上的噪声。对目前几种在图像分割领域应用较多的阈值分割及区域生长分割算法进行了探讨,结合获得的活体CT图像进行实验研究,得到较为满意和有效的结果。实验表明：肝脏肿瘤这一目标区域的面积较小,区域生长分割算法中的“置信连接阈值法”能从胸腹腔CT图像中很好地分割出肝脏肿瘤。     

基于CT图像的肺部肿瘤自动定位系统

系统自动检测出CT图像中的肺癌区域,并精确地勾画出肺癌的轮廓。应用核心的分割算法分割肺区,针对检测肺癌这个特定的临床任务所做的肺区轮廓修补操作也是必需的。根据周长,面积,直径,形状参数,平均CT值等特征,构造分类器来判别提取出的结节的性质,将最终定性为肺癌的区域的轮廓精确地勾画出来作为系统的输出结果。     

基于CT图像的肺实质分割方法

诊断肺癌的重要手段之一是高分辨率CT(High Resolution ComputedTomography,HRCT)扫描,但是医生需要丰富的阅片经验以及大量的精力时间才能阅读海量的CT图像信息。为了减少医生的精力损耗和降低漏诊率,采用计算机辅助检测成为趋势。在肺癌等肺部疾病计算机辅助诊断方法中,最核心的步骤是肺实质的分割。提出一种基于CT图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了区域生长及数学形态学开运算等算法,并通过纵向扫描方法精确定位左肺和右肺的粘连部位,从而在肺实质边界的肺结节结节容易被忽略分割及左右肺分离的难题得到了解决。对多组胸部CT序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效。     

基于图象腐蚀和区域生长的矸石图象分割算法

在实际的矸石分选过程中,要求的目标主要是将大块的矸石分选出来。但是,在拍到的胶带运行过程图片中,往往夹杂着很多小的煤颗粒或是矸石颗粒,如果不滤除掉这些小的颗粒,会影响矸石分选的效果和效率。针对上述问题,提出了一种融合图象腐蚀和区域生长的矸石图象分割算法。该算法首先对采得的原始图象进行图象压缩,然后对压缩的图象进行直方图均衡化,通过设定合适的腐蚀半径对原图象采取图象腐蚀处理,并选择合适的种子和阈值对腐蚀后的图象进行区域生长,最后将处理后的图象和原图象做"与"运算,得到边缘清晰的大块矸石图象。仿真结果表明,该算法能有效分割出大块矸石,且经图象腐蚀后的区域生长阈值的取值范围明显变大,对其它边缘模糊图象具有一定的参考作用。     

利用层间相关性的岩心CT图像半自动分割方法

目的 由于岩心CT图像分辨率不高,目标边界较为模糊,无法完全自动化地对岩心CT图像的目标分割和提取。为保证效果,在分割过程中往往需要进行人为干预。但作为3维重建的岩心CT图像,图像数据规模较大,达到成百上千帧。如果对每一帧都进行人为干预,工作量将会很大。针对这种情况提出一种在保证分割效果的前提下只需进行少量人为干预的高效实用的分割方法。方法 先对CT图像中的某一帧设定分割阈值,利用CT图像层间相关性对相邻帧自动计算合适的分割阈值,从而分割出整个CT图中的目标。并根据需要,选定其中分割效果较好的一帧,其他帧根据此帧进行自动区域生长修复,从而更加完善分割效果。还可以手工修复其中一帧中的目标,其余帧的所有相关目标将会自动进行识别和修复。结果 通过对多组不同数据规模和分辨率的岩心CT图像进行实验测试,使用本文方法均可达到期望的分割效果,并且分割速度较大津分割法提高近1倍,与固定阈值分割方法速度相当。结论 岩心CT图像分割方法充分利用图像层间相关性,可快速有效地批量提取具有连续性的序列图像中的目标。     

基于遗传算法的胸部CT图像肺组织分割

肺组织分割是肺结节检测、肺功能定量分析、三维重建与可视化计算等胸部CT图像分析处理的基础。该文采用了一种基于遗传算法的边缘检测方法直接分割原始胸部CT图像的肺组织,利用遗传算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数自动搜索最佳边缘检测阈值,并结合形态学处理提取肺组织边缘以实现肺组织分割。实验结果表明,该方法能简化分割处理,且分割效果较好,有不错的应用前景。     

一种改进的交互式CT胸部图像肺实质分割方法

提出一种交互式的肺实质分割算法,该算法充分利用序列CT图像相邻层中肺实质轮廓变化缓慢的特点,结合且改进了Live-Wire模型、Snake模型以及轮廓插值方法.并辅以操作人员的专业知识.首先人工的在序列CT图像中选取肺实质的关键层,然后通过Live-Wire模型交互式的勾勒其轮廓,再进行轮廓插值得到其他层肺实质的初始轮廓,最后通过Snake模型演化得到所有层的肺实质准确分割结果,并加以手工修正.实验结果表明,该算法能快速准确的从序列CT图像中分割出肺实质.     

脊柱CT图象的三维重建

先将脊柱ＣＴ图象经灰度校正、图象增强、二值分割、边缘跟踪、取样，获得一系列边缘取样点的坐标，然后进行内插、曲线拟合、曲面拟合，最后通过绕ｘ，ｙ，ｚ轴等多种方式的旋转与消除，从而获得满意的ＣＴ图象重建物体三维形貌。这样可以达到良好的视觉效果，以从不同角度看到脊柱内部组织的生长情况，对医务工作者的诊断和手术具有指导意义。     

基于CT影像的肺组织分割方法综述

CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像存在噪声、伪影、部分容积效应等干扰,而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以分离的问题,系统的综述了针对肺部各个分割对象的有效解决方法。从肺实质分割、肺血管分割、肺气道分割、肺叶分割、肺结节分割以及肺部病变组织的分割等方面,详细分析了面临的挑战性问题和当前研究进展,并阐述了肺组织分割方法的发展趋势。     

CT图像分割几种算法

图像分割在许多图像分析和图像识别过程中都是必需的步骤。目前,借助图像分割技术来进行医学影像处理正成为当今医学界的一个发展方向。本文正是在这一背景下对医学影像处理中的几种分割算法进行了研究,主要包括FastMarching分割算法、LiveWire分割算法、区域增长分割算法和阈值分割算法;同时,结合脑部CT片进行了实验研究,为这些算法在医学影像处理上的应用提供了一定的科学依据。     

基于DICOM格式的肝脏肿瘤CT图像分割

为减少数据损失与处理时间,直接从DICOM格式的CT胸腹部图像中分割出肝脏肿瘤.为有效地分割出肿瘤,先设置恰当的窗宽窗位.利用ITK读取图像,用均值曲率流滤波法去除图像上的噪声.对目前几种在图像分割领域应用较多的阈值分割及区域生长分割算法进行了探讨,结合获得的活体CT图像进行实验研究,得到较为满意和有效的结果.实验表明:肝脏肿瘤这一目标区域的面积较小,区域生长分割算法中的"置信连接阈值法"能从胸腹腔CT图像中很好地分割出肝脏肿瘤.     

基于CT图像的脊椎骨组织分割

研究的内容是对CT图像切片进行三维重建并从重建的三维脊柱模型上分离出单个的脊椎椎骨。主要包括：对原始带噪CT图像进行噪声去除,对CT图像进行单一阀值结合形态学的分割,并仅保留脊椎部分图形;对分割后的结果进行三维重建,得到整个脊柱的三维模型;使用空间超邻域算法,将单个的脊椎椎骨从脊柱三维模型上分离出来。实验结果表明分离出来的单个椎骨效果良好,自动化程度较高,对虚拟脊椎矫正手术有一定的指导意义。     

基于统计跳变回归分析的肺部CT图像分割

在肺癌的放射治疗应用中,对肿瘤的分割是自动定位的关键。由于肺区CT图像中存在细小的支气管、血管以及纹理,这给肿瘤的分割带来了困难。用传统的滤波方法不能在抑制肺区内细节的同时保持肺区及肿瘤的边界。采用统计跳变回归分析方法对CT图像进行预处理,处理后的肺区中细小的支气管和血管以及纹理被抑制,并且该方法具有良好的保边性,这有利于之后对肺区和肿瘤的分割。实验表明该方法是有效的。     

水平集方法在CT肝脏图像分割中的应用

水平集方法在医学图像分割上有着广泛的应用。文章将水平集方法用于CT肝脏图像的分割,并针对CT图像的特点,提出了一种结合图像灰度和曲线曲率信息的速度函数,实验结果表明该方法是有效的。     

基于Graph Cut与区域生长的连续CT图像分割算法

Graph Cut方法用于医学图像分割具有精度高,分割准确等优点,但处理每一幅图片都需要用户选定对象和背景,耗时较长.区域生长方法适于对面积不大的区域进行分割,分割速度快,但需要人工选取种子点,且在对比度低的情况下分割效果不理想.针对医学CT连续断层图像间相关性强特点,提出一种把Graph Cut方法和区域生长方法相结合的图像分割算法GCRGIS.首先使用Graph Cut法对连续断层图像的首幅图像进行分割,以分割出的图像轮廓作为后幅断层图像待生长区域的边缘,将边缘进行腐蚀后再进行区域生长,分割出目标图像.实验结果表明,该方法处理连续CT图像时仅需对首幅图像进行人工交互,在后续图像的分割中避免了每幅图像都要人工交互的繁琐,分割效果好,速度快.     

结合区域生长与灰度重建的CT图像肺气管树分割

目的 CT图像中肺气管树分割对肺部疾病的精确定位与量化评估具有重要意义。针对不同气管分枝在大小、形状和密度分布方面的差异,提出一种区域生长与形态学灰度重建相结合的3维肺气管树分割流程,重点解决气管提取过程中的局部泄漏问题。方法 首先,采用阈值分割和形态学闭运算提取肺实质以定义感兴趣区域;然后,通过改进迟滞阈值区域生长法分割较粗气管,结合局部体积突变指标抑制侧向泄漏;接着,利用3维形态学灰度重建算法分割较细气管,并采用形状约束连接元分析和管形描述子剔除伪气管区域;最后,将上述两步分割结果融合成完整气管树。结果 采用EXACT’09竞赛提供的公开数据,选取20例测试图像及手工标记结果作为参考,分别从分杈点、分支数量和分支数比率等方面进行量化评估。实验结果表明,本文方法能在较低泄漏前提下成功检测出参考标准中一半以上的分支、平均分支数比率达到55.5%。结论 与竞赛网站公布的其他方法相比,本文方法结果评价指标处于中上水平,但算法简单、计算复杂度低、易于实现,在泄漏检测方面有一定优势。     

髋关节序列CT图像中股骨近端分割方法研究

针对现有髋关节序列CT图像中骨骼近端分割精度差、自动化程度低、计算复杂度高的问题,提出一种自动分割股骨近端的方法。该方法充分利用序列CT图像中股骨头与股骨中段呈现类圆形以及相邻切片中股骨特征相似度高的特点,融合双向分割的股骨轮廓信息得到可靠的股骨近端轮廓。实验结果表明,该方法能准确地从髋关节序列CT图像中提取出股骨近端的轮廓信息,具有一定的实用价值。