三维CT图像序列自动肺实质分割技术

"基于CT图像的自动肺实质分割方法，主要涉及计算机辅助诊断、图像分割、肺结节检测和肺实质分割技术，采用三维CT图像序列，结合阈值分割、区域增长和数学形态学算法，并通过图搜索算法精确定位肺部结构。此方法解决了肺实质边缘结节分割遗漏和左右肺分离的问题，对于肺实质分割具有高精度。" 这篇研究论文探讨了在肺癌和肺气肿等肺部疾病计算机辅助诊断中的一项关键技术——自动肺实质分割。在CT图像分析中，肺实质的准确分割是至关重要的，因为它直接影响到疾病的早期检测和诊断。论文提出了一种新的方法，该方法基于三维CT图像序列，利用了多种图像处理技术。 首先，研究中应用了阈值分割，这是一种常见的图像处理技术，通过设定一个或多个特定的灰度阈值，将图像分为不同的区域，以区分肺部的不同组织结构。然而，仅依赖阈值分割可能无法应对复杂的肺部图像，因此，研究还结合了区域增长算法。区域增长是一种自底向上的分割方法，它从种子点开始，根据预定义的相似性准则逐步扩大区域，有助于识别连续的相似像素集，从而分割出肺实质。 接着，为了进一步提高分割的准确性，研究者采用了数学形态学操作。数学形态学是图像处理中的一个重要工具，它包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等，可以有效地去除噪声，平滑边界，以及修复分割过程中的小孔洞或断片。 在处理肺部连接线狭窄区域，即左右肺的分离问题时，论文提出了使用图搜索算法。这种算法能够精确定位并处理这些复杂区域，避免了因边缘结节的存在而导致的分割遗漏，确保了左右肺的准确分离。 实验结果表明，这种方法在多组胸部CT序列图像上表现出了高精度和有效性，为肺部疾病的计算机辅助诊断提供了有力的支持。论文的贡献在于提出了一种综合性的、针对肺实质分割的自动方法，克服了传统分割技术的局限性，对医学图像处理领域有显著的理论和实际意义。 关键词：计算机辅助诊断；图像分割；肺结节检测；肺实质分割；CT图像 该研究属于图像处理和计算机视觉领域的前沿工作，对于医学影像分析和临床诊断有着重要的实践价值。同时，由于其应用了多种算法的融合，对于理解不同图像处理技术如何协同工作以解决复杂问题也有一定的理论参考价值。