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了解肺裂解剖结构特征在定位和评估肺部疾病方面具有非常重要的作用。在计算机断层扫描图像中肺裂经常会受到形变、体素效应和噪声等影响,使得肺裂检测难度很大。为了解决此问题,提出一种基于形状特征的肺裂检测算法。首先融合肺裂幅度信息和方向信息在增强肺裂的同时高效率的抑制噪声;然后利用区域属性分析算法去除气管、血管等噪声来识别肺裂;最后采用表面曲率算法去除黏连噪声,达到分割肺裂的目的。该算法在公开数据集LOLA11上进行了验证。与人工参考对比,本文算法分割的肺裂的F1-score中值为0.8451。实验结果表明,本文算法能够高效率的分割肺裂。
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第
卷
第
期
光
学
学
报
年
月
基于形状特征的肺裂检测算法
彭 圆 圆
,
肖 昌 炎
湖南大学电气与信息工程学院
湖南 长沙
摘要
了解肺裂解剖结构特征在定位和评估肺部疾 病方 面具 有 非常 重要 的 作用
在 计算 机断 层 扫描 图像 中 肺裂
经常会受到形变
体素效应和噪声等影响
使得肺裂检测难度很大
为了解决此问 题
提出 一种 基于形 状特 征的肺
裂检测算法
首先融合肺裂幅度信息和方向信息在增强肺裂的同时高效率的抑制 噪声
然后 利用 区域属 性分 析算
法去除气管
血管等噪声来识别肺裂
最后采用表面曲率算法去除黏连噪声
达到 分割 肺裂的 目的
该算 法在 公开
数据集
上进行了验证
与人工 参考 对比
本 文算 法分 割 的肺 裂的
F
中 值为
实 验 结果 表
明
本文算法能够高效率的分割肺裂
关键词
机器视觉
方向信息
区域属性分析
表面曲率
分割肺裂
中图分类号
文献标识码
doi
:
/
Pulmonar
y
FissureDetectionBasedonSha
p
eFeatures
Colle
g
eo
f
ElectricalandIn
f
ormationEn
g
ineerin
g
HunanUniversit
y
Chan
g
sha
Hunan
China
Abstract
F
Ke
y
words
OCIScodes
收稿日期
修回日期
录用日期
基金项目
国家自然科学基金
长沙市科技计划项目
湖南省重点研发计划
项目
EGmail
引
言
肺裂将人 体 肺 部 分 为
个 部 分
称 之 为 肺 叶
二维计算机断层扫描
图像中
肺裂显示为亮的
线性结构
三维
图像中
肺裂显示为曲率变化很
小的曲面结构
了解肺裂解剖结构信息在定位和
评估肺部疾病方面具有非常重要的作用
特别是
肺裂 完 整 性 程 度 在 肺 部 疾 病 检 测 中 影 响 越 来 越
大
因此
准确地检测肺裂是有必要的
现有的肺裂 检测算法主 要分为
类
第
类是
利用肺裂在二维
图像中显示为亮的线性结构的
思想来检测肺裂
第
类 是 利 用 肺 裂 在 三 维
图
像中显示为曲面结构的 思 想来检测 肺 裂
第
类是
将二维线性结构思想与三维曲面结构特征相结合的
方式来检测肺裂
基于肺裂在二维
图像中显示
为 亮 的 线 性 结 构 的 思 想
等
提 出 一 种
测量模 型 来 增 强 肺 裂
接 着 采 用 模 糊 推
理系统来整 合 肺 裂 方 向 信 息 和 幅 度 信 息 来 分 割 肺
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weixin_38690522
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