胸部CT DICOM图像自动分割技术研究与应用

"这篇研究论文探讨了胸部CT DICOM图像的自动分割技术，旨在解决多窗显示时对胸部各组织的精确分割问题。作者通过利用各组织特定的CT值范围结合贴标签算法来实现多组织分割，从而有效地去除噪声并确保不同成像系统和患者群体的分割准确性。" 在医疗影像领域，CT (Computed Tomography) DICOM图像是一种常见的诊断工具，它提供了高分辨率的横截面图像，用于观察人体内部结构。DICOM是数字医学图像通信的国际标准，确保不同设备间的数据交换。然而，由于CT图像包含多种组织结构，如肺、肌肉、骨骼和皮肤等，因此在多窗显示下进行精确分割是一项挑战。 邓杰航、吕灼荣和肖灿辉的研究中，他们首先基于CT成像原理，利用每个组织在CT值上的稳定差异进行初步分割。CT值是反映组织密度的参数，不同的组织有其特定的CT值范围。例如，肺部通常具有较低的CT值，而骨骼则具有较高的CT值。通过设置这些阈值，图像可以被粗略地分为四个区域：肺、肌肉、骨骼和皮肤。 然后，研究人员应用了贴标签（Labeling）算法，这是一种常用的图像处理技术，用于连接同一组织内的像素点，以区分不同组织。在这个过程中，算法会考虑像素的邻接关系和组织面积特征，有效地去除噪声和孤立的像素点，提高分割的准确性和稳定性。 实验结果显示，该方法在不同制造商的成像系统、不同年龄和性别的患者中均能成功地分割出肺部、肌肉、骨骼和皮肤区域，显示出较好的通用性和适应性。这种方法对于医生分析CT图像，特别是进行疾病诊断和治疗规划具有重要的实用价值。 论文的关键字包括胸部CT、多窗显示、面积、分割和去噪，反映了研究的核心内容。该研究属于计算机科学的TP391分类，即计算机应用技术，且被赋予A类文献标志码，表示其在学术研究中具有较高的价值。文章编号1007-7162(2013)02-0037-05则标识了论文的具体出版信息。 这项工作提供了一种有效的方法，通过CT DICOM图像的自动分割，提高了医疗影像分析的精度和效率，对临床实践和后续的图像分析算法开发具有积极的推动作用。