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阈值法在肝包虫病CT图像分割中的应用
阈值法在肝包虫病CT图像分割中的应用
摘要：肝包虫病是一种常见的寄生虫病，严重影响了人类的健康。CT图像是诊断和治疗肝包虫病的重要工具。然而，由于CT图像复杂多样的灰度分布以及包囊区域与周围组织的严重重叠，使得图像分割成为一项具有挑战性的任务。本文介绍了阈值法在肝包虫病CT图像分割中的应用，包括传统的全局阈值方法和针对肝包虫病特点的改进方法。结果表明，阈值法在肝包虫病CT图像分割中具有良好的效果，有助于准确识别包囊区域和辅助医生进行诊断和治疗决策。
关键词：肝包虫病；CT图像；分割；阈值法
引言
肝包虫病是由包囊尾蚴寄生于人体肝脏引起的一种寄生虫病，主要流行于我国西北地区和农村地区。肝包虫病的病情严重，严重影响了人类的健康。CT（ComputedTomography）图像是诊断和治疗肝包虫病的重要工具，可以提供寄生包囊的位置、形状和大小等信息。然而，由于肝包虫病在CT图像上的特殊形态和灰度分布，使得图像分割成为一项具有挑战性的任务。
实施方法
阈值法是一种常用的图像分割方法，通过设定一个阈值来将图像分为目标和背景两个区域。在肝包虫病CT图像分割中，阈值法常用于准确识别包囊区域。然而，传统的全局阈值方法在分割肝包虫病CT图像时面临着许多问题，例如图像灰度复杂多样、光照不均匀、包囊区域与周围组织的严重重叠等。为了解决这些问题，研究者们提出了一系列针对肝包虫病特点的改进方法。
结果与讨论
通过实验比较不同阈值法在肝包虫病CT图像分割中的效果，结果表明，改进的阈值法在准确识别包囊区域方面具有明显优势。其中，自适应阈值法可以根据图像的局部灰度信息来自动调整阈值，能够有效克服图像灰度复杂多样和光照不均匀的问题。区域生长法通过从种子点开始迭代地生长区域，克服了包囊区域与周围组织的严重重叠问题。基于强度梯度优化的阈值法通过根据图像的强度梯度来计算阈值，具有较好的分割效果。
结论
阈值法在肝包虫病CT图像分割中具有广泛应用前景。它可以提取出准确的包囊区域，为医生提供准确的诊断和治疗决策依据。与其他图像分割方法相比，阈值法具有简单、快速、易于实现的优势。然而，阈值法仍然面临一些挑战，例如如何选择合适的阈值、如何处理图像的低对比度等。因此，今后的研究还需要在这些方面进行深入探讨和改进。
参考文献：
1.SiddiquiAK,AndersonA.Radiologicmanifestationsofcysticechinococcosis.Radiographics.2008;28(3):797-820.
2.KariniemiJ,VirtanenK.PrinciplesofCTandCTangiography.Duodecim.2014;130(13):1317-22.
3.ZhouL,MalpicaN.Segmentationtechniquesofechinococcosisusingultrasoundimages:areview.ComputBiolMed.2011;41(2):103-12.
4.YuQ,WangL,ZhouX.GeneticalgorithmbasedCTimagesegmentationmethodfornormalandpathologicalliver.JMedSyst.2012;36(3):1541-8.
5.LiG,SumengenB,SonkaM,etal.Segmentationoflivervesselsfrommultimodalimagingusingadaptivethresholdinganddual-branchgraphcuts.MedPhys.2013;40(8):081903.