文献类型：期刊文章

作　　者：唐思源[1] 杨敏[1] 苗玥[1] 白金牛[1]

Tang Siyuan, Yang Min, Miao Yue, Bai Jinniu(Department of Computer Science and Technology, Baotou Medical College of Inner Mongolia University of Science Baotou 014040, Chin)

机构地区：[1]内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系,内蒙古包头014040

出　　处：《电子技术应用》

基　　金：内蒙古自治区自然科学基金项目(2016MS0601);包头医学院科学研究基金项目(BYJJ-QM 201637);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY17266)

年　　份：2018

卷　　号：44

期　　号：5

起止页码：129-133

语　　种：中文

收录情况：DOAJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来,首先,应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓;其次,去除肺部边界噪声,采用自适应曲率阈值法修复肺部边界;最后,应用水平集法中的DRLSE模型精确地分割出肺部区域。融合两种方法分割肺部区域,有效防止了图像边缘的漏检,可处理多种类型病变的肺部图像。在随机抽取的150例图像中,分割的准确率达到96.9%,分割一幅图像花费的时间约为0.72 s,具有很强的鲁棒性和较高的分割精度。本算法能精确完整地分割出肺部区域并保留了肺区内的细节信息。

关 键 词：区域生长法 自适应曲率阈值法  水平集法  分割肺部区域  

分 类 号：TP391.41]