基于小波与形态学的CT胸部图像肺组织精确分割

"本文介绍了一种改进的CT胸部图像肺组织分割方法，旨在提高病变肺部图像的准确分割。该方法结合小波变换和数学形态学技术，通过对图像进行多尺度处理来修正基本特征并保留细节特征，从而实现理想的肺区域分割。在实际应用中，该算法对36组临床HRCT数据进行了分割，并与手工分割和传统算法分割结果进行了对比，结果显示其具有较高的分割准确性和平均敏感性，对于计算机辅助诊断具有重要意义。" 在这篇研究论文中，作者探讨了CT胸部图像中肺组织分割的问题。他们提出了一种新的方法，该方法对现有的分割算法进行了改进，特别关注于提高病变肺部图像的分割精度。首先，他们利用小波变换对图像进行分解，将图像的不同特征分离到不同的频带中。小波变换是一种多分辨率分析工具，能够同时捕捉图像的局部和全局信息。 接着，他们应用数学形态学操作来处理分解得到的各频带。具体来说，对低频分量执行形态学闭运算，这有助于填补图像中的小孔洞和连接断开的区域，改善图像的整体连通性。而对高频分量执行形态学开运算，可以去除噪声和不必要的细节，但保留重要的边缘信息。这种结合小波和形态学的方法使得在保持图像细节的同时，能够在合适的尺度上调整图像的基本结构。 实验部分，研究者使用了36组临床高分辨率CT(HRCT)图像进行测试，与人工分割和传统分割算法的结果进行了比较。实验结果证实，所提出的改进算法在肺组织分割的准确性和敏感性方面表现出色，对于临床计算机辅助诊断系统（CAD）的设计和开发具有重要价值。 关键词包括：CT图像、计算机辅助诊断、肺分割、小波变换和数学形态学。这些关键词揭示了论文的核心内容和技术手段，表明该研究专注于医学影像处理领域的技术进步，特别是在肺部疾病诊断中的应用。 这篇论文的中图分类号和文献标识码则分别代表了它在科技文献分类体系中的位置和性质，是科研文献管理和检索的重要标识。文章编号则为特定期刊发表文章的唯一标识，便于后续引用和追踪研究进展。