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基于CT影像的肺组织分割方法综述
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004, [2]东北大学医学影像计算教育部重点实验室,沈阳110004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61172002,61302012,61502091);国家科技支撑计划资助项目(2014BA117B01);国家“863”计划资助项目(2012AA02A607,2015AA020106);中央高校基本科研业务费专项资助项目(N140402003)
中文摘要:

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影像由于噪声、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,系统地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。

英文摘要:

With the advantages of high spatial resolution, CT imaging is the preferred method for imaging diagnosis of pulmonary diseases. The detection and measurement of pulmonary lesion, and the pulmonary functional quantitative analysis need accurate segmentation of lung tissues. To solve the problem of the gray overlap and the blurred boundary, lung tissues were difficult to be separated due to noise, artifact and partial volume effect on the CT image, this paper summarized the effective solution to the various segmentation objects of the lung. From the pulmonary parenchyma segmentation, pulmonary vascular segmentation, pulmonary airways segmentation and pulmonary lobe segmentation, pulmonary nodules segmentation and pulmo- nary lesions segmentation, etc. , this paper analyzed the challenging problems and current research progress, and expounded the development trend of the lung tissues segmentation method.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049