结合种子生长与改进Snake模型的肝脏CT图像三维分割

“肝脏CT图像三维分割研究.pdf” 这篇文档主要探讨了肝脏CT图像的三维分割技术，这是一种在医学影像分析中至关重要的任务，用于帮助医生更准确地诊断和治疗肝脏疾病。作者团队来自电子科技大学计算机科学与工程学院，他们在文中提出了一种结合种子区域生长算法和改进Snake模型的方法，用于实现肝脏的三维分割提取。 首先，他们从CT图像序列中挑选出具有清晰肝脏边缘的图像切片。在这个切片中，选取多个种子点，这些种子点通常位于肝脏区域内部。接着，利用种子区域生长算法，根据这些种子点来扩展并形成初步的肝脏边缘。这个算法基于像素的相似性，如灰度值和空间邻近性，逐渐将符合条件的相邻像素加入到分割区域，从而得到肝脏的初步边界。 然后，他们引入了改进的Snake模型对初步边缘进行优化。Snake模型是一种能量最小化模型，通过迭代调整边界形状，使其达到能量最低状态，通常能够更好地适应复杂的器官边缘。在这个过程中，可能会考虑边缘的曲率、图像梯度以及内外边界吸引力等因素，以确保分割的精度。 接下来，他们将当前切片的边缘轮廓作为相邻切片的初始边缘，并重复上述过程，逐层处理CT图像序列，直到完成所有切片的分割。这种分层处理方式有助于保持分割的一致性和连续性，尤其是在处理具有连续结构的三维器官时。 实验结果显示，该算法在效率和准确性方面表现出色，能够提供精确的肝脏分割结果。这些分割结果可以作为三维重建的重要数据集，为后续的肝脏形态分析、病灶检测和手术规划提供支持。 文章的关键词包括肝脏、种子区域生长、分割和Snake模型，表明它聚焦于这些核心概念。按照中国图书馆分类法，它被归类为TP391.41，属于计算机科学技术领域。此外，文档还给出了DOI（数字对象唯一标识符），便于读者检索和引用。 这篇研究论文提供了肝脏CT图像三维分割的新策略，结合了两种有效的分割算法，旨在提高分割质量和效率，对于医学影像分析和临床实践具有重要的理论和应用价值。