CT图像中3D肺轮廓的自动提取方法

admin · 发表于 2022-9-19 11:22:18

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雅宝题库解析：
放射治疗是治疗肺部肿瘤的一项重要手段，肺实质和脊髓的分割在放射治疗计划的制定中占有重要地位。由于CT图像序列的数据量非常大，因此肺实质和脊髓分割的自动化很有必要。目前虽然已有了一些自动分割方法，但实现一种快速、准确的、能满足临床应用的自动分割方法依旧是一项艰巨的任务。所以，深入研究CT图像中肺实质与脊髓的自动准确分割技术在放射治疗中具有重要的意义。本文分析了CT图像的特性以及近年来常用的医学图像分割方法，在结合人体解剖结构信息的基础上提出了基于加权最优阈值的3D肺轮廓自动提取方法。首先，根据胸腔区域CT图像灰度直方图的双峰特性，改进了传统的最优阈值方法，通过加权增加了肺实质区域的置信度，提高了肺实质分割结果的完整性；其次，采用本文提出的累计肺实质修复法解决了肺实质边缘缺失较大时的修复难题；并在此基础上根据肺实质质心与躯干中心的相互关系判断左右肺的粘连情况，并通过水平投影积分法定位狭窄的粘连交界区域，最后利用局部图像的梯度信息基本解决了左右肺分离的难题。本方法成功地实现了肺实质的准确自动分割，并使用MATLAB将每层图像的处理时间缩短到了2.3s左右。在综合考虑人体脊椎骨解剖结构信息的基础上，本文提出了一种新颖的基于多方位脊髓中线自动提取的Level Set脊髓三维分割方法。在轴状位和矢状位CT图像中分别提取脊椎骨的二值掩膜，进而获取脊髓中线的三维坐标，用于Level Set算法的初始化，基本上解决了Level Set算法在脊髓三维分割时初始化种子点难以自动提取的难题，保证了脊髓三维分割的准确性。通过CT图像的分割结果证明，本文提出的肺实质和脊髓三维分割方法均能够有效分割出CT图像序列中肺实质和脊髓的三维区域，在放射治疗中具有重要的理论意义和实用价值。

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