任彦华
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 供职机构：上海理工大学医疗器械与食品学院医学影像工程研究所更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会创新基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于CT图像的肺气管树3D分割方法的研究被引量：4
- 2011年
- 目的:对肺部气管树的分割在临床上具有重要应用价值。针对目前肺气管树分割存在的问题,本文提出了一种结合区域生长和形态学方法的气管树3D分割的方法。方法:首先,采用基于3D联通区域与形态学的方法分割出CT序列图像中的肺实质;其次,利用3D区域生长法初步提取气管树;然后,利用形态学分割方法选取细小气管候选区域,并与上一步分割结果合成三维肺气管区域;最后,再次利用区域生长法去除伪气管区域,提取出最终的气管树。结果:实验结果表明,三维区域生长方法能够很好地获得气管/主支气管、段气管及主要的气管分支,而形态学方法能够有效地检测出细小气管区域。所以利用本文方法可以简单、有效地提取出肺气管树,并防止区域生长过程中的遗漏现象。结论:本文方法可为肺部气管的定量分析奠定基础,具有十分重要的临床诊断意义。
- 李翠芳任彦华王远军聂生东
- 关键词：CT图像
- 基于肺部CT序列图像的肺实质三维分割被引量：10
- 2010年
- 目的:肺实质分割是基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技术必不可少的步骤。结合阈值技术、连通区域标记以及形态学技术,提出了一种简单有效的从CT图像中分割三维肺实质的方法,以期能为后续肺结节计算机辅助检测技术的研究奠定基础。方法:首先,将原图像二值化,并应用三维连通域标记去除背景及细小空洞;然后,经三维区域生长法去除气管;最后,经形态学滤波平滑肺边界得到肺部精确的三维模板,并采用该模板从CT序列图像中分割出肺实质。结果:根据对20组层厚2.0mm、每组约250个切片的肺部CT临床数据实验验证,其肺实质分割的平均正确度为91.55%,处理单组数据平均耗时167.4563s。结论:实验结果表明,本文方法能自动快速地从CT序列图像中分割出肺实质。
- 任彦华聂生东
- 关键词：CT图像
