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基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割

ISSN号：0258-8021
期刊名称：《中国生物医学工程学报》
时间：0
分类：TP391.5[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]上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093, [2]上海肺科医院放射科,上海200093
相关基金：国家自然科学基金（60972122）;上海市自然科学基金（14ZR1427900）;上海市研究生创新基金（JWCXSL1402）

作者：龚敬[1], 王丽嘉[1], 王远军[1], 孙希文[2], 聂生东[1]

关键词：灰度积分投影, 模糊C均值聚类, CT图像, 肺实质分割, gray-level integrated projection , fuzzy C-means clustering , CT image , lungparenchyma segmentation

中文摘要：

提出一种基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割算法,用于CT图像的快速自动分割.首先,对原始肺部CT图像分别在水平和垂直方向上进行灰度积分投影;然后,选用平滑样条曲线拟合平滑原始图像的积分投影曲线,并提取拟合平滑前后曲线的极大值点,确定肺实质初始边界;最后,利用模糊C均值聚类算法对边界内区域进行分割,结合滚动小球法修复边界区域,获得肺实质区域.选取LIDC（肺部图像数据库联盟）数据库中20组图像（平均每组图像包含120幅CT图像）进行实验,平均分割精度为95.66％,平均每幅图像花费时间为0.77s.实验结果表明,该方法可以用于CT图像肺实质分割,具有全自动、高精度、鲁棒性等特点.

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