排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
在计算机辅助CT图像肺部肿瘤诊断系统中,当肺区内部存在较大粘连肿瘤时,将导致分割出来的肺区存在较大的缺陷,因而在肺区内部就无法识别粘连肿瘤。利用肋骨轮廓与肺区轮廓形状相似的特性,先用三次立方样条曲线拟合出肋骨的内部轮廓,然后根据肋骨轮廓图与肺区轮廓图找出可疑粘连肿瘤的种子点,最后将肋骨轮廓图与肺区图相结合进行区域生长找到疑似粘连肿瘤。实验结果表明该方法能有效的从CT图像中分割出疑似粘连肿瘤。 相似文献
2.
以肺部CT图像为研究对象,针对肺部粘连肿瘤图片本身的特点,提出了一种基于边缘跟踪的二维欧氏距离变换算法.从目标区域的最外层边界开始,自外向内对目标区域进行边缘跟踪、腐蚀,直到肿瘤区粘连部分与肺部边界分离.算法能够计算精确的欧氏距离.通过实验分割出的肿瘤和放射科医生手工勾画的肿瘤轮廓对比,5幅病例图像重叠率达到了75%左右,实验结果表明该方法对于中晚期肺部粘连肿瘤的分割有一定的效果. 相似文献
1