基于先验信息的随机游走CT肺组织图像自动分割方法.pdf
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基于先验信息的随机游走CT肺组织图像自动分割方法.pdf
本发明公开了一种基于先验信息的随机游走CT肺组织图像自动分割方法,包括以下步骤:输入原始CT图像,将输入的CT图像进行二进离散小波变换,得到图像M;对图像M采用基于熵率的超像素方法进行胸部区域提取,图像M提取胸部区域处理后得到图像T;利用解剖学知识引导的先验信息,获取图像T的种子点个数与位置,通过获取的种子点进行随机游走分割得到肺实质初始轮廓;通过曲率矫正算法对得到的肺实质初始轮廓进行局部误分割区域的修复。解决了现有随机游走技术中采用人工交互选取种子点所造成的分割肺组织图像受种子点个数与位置影响较大的技术
一种基于水平集的CT胸片肺组织图像分割方法.pdf
本发明公开了一种基于水平集的CT胸片肺组织图像分割方法,解决CT图像中肺区域分割边界不精确、需人工干预、结果不稳定的问题。实现过程有:获取CT图像并预处理;构造能量泛函并设定初始零水平集;最小化能量泛函,得零水平集轮廓;从中选出候选肺部区域轮廓;逐个向内候选肺部区域填充轮廓;对填充结果进行形态学开、闭操作,移除小体积连通区域。本发明提取了图像的边缘信息,基于先验知识设计了稳定的轮廓筛选策略,有效的筛选出候选肺部区域轮廓,最后基于轮廓高度信息设计了轮廓填充的优化方案。本发明图像分割结果鲁棒,精度高,是一种全
肺区CT序列自动分割方法.pdf
本发明公开了一种肺区CT序列自动分割方法,其特征在于:包括如下步骤;(1)输入肺区CT序列图像;(2)利用交互式区域生长对图像I进行分割;(3)据分割结果得到初始轮廓,计算相邻影像的种子点坐标;(4)基于I中种子点坐标利用步骤2中交互式区域生长对序列中的当前图像II进行分割;(5)重复2、3、4步骤,判断CT序列中的图像是否已全部分割完成,否则转步骤(3),直到所有图像分割完成。本发明结合序列图像上下文目标特征连续性,进行种子区域自动计算映射,实现序列分割,得到完整肺部三维区域数据,为CAD系统的疑似肺结
一种基于CT图像的肺支气管自动分割方法及系统.pdf
本发明提供了基于CT图像的肺支气管自动分割方法及系统,属于医学图像处理技术领域,方法包括:获取胸肺部CT图像;对所述胸肺部CT图像进行初次分割,以得到主干气管图像和肺部图像;对所述肺部图像进行多尺度管状增强,并统计灰度分布直方图,以得到灰度阈值和增强灰度阈值;根据所述主干气管图像构建种子点队列,利用所述灰度阈值和增强灰度阈值执行区域增长,得到肺支气管分割图像。该方法利用灰度实现无需人工交互的肺支气管分割,方便快速,较大程度上提高了肺支气管建模的速度以及CT图像中肺支气管的分割效率,该方法无需GPU硬件支持
基于星形先验的图像自动化分割方法研究的中期报告.docx
基于星形先验的图像自动化分割方法研究的中期报告一、研究目的与意义随着计算机科学技术的不断发展,图像自动化分割技术近年来得到了极大地发展和应用。它主要是指运用计算机算法,根据预设的规则,将图像中的主体与背景、前景、噪声等分离出来,是计算机视觉、医学图像诊断等领域必不可少的技术手段。其中,先验信息是限制分割方案的重要来源。本研究旨在探究基于星形先验的图像自动化分割方法。通过建立具有星形结构的先验模型,以先验知识为基础,提高分割算法的精度,实现对图像的高效分割。该研究对于完善图像处理算法和提高医学影像的自动分析