CT图像中肺叶自动分割算法设计与实现

摘要

随着近年来环境的不断恶化，空气污染这一现象日益严重，肺部疾病的发病率逐年增高。肺叶是医生检测和诊断肺部疾病，制定手术方案和治疗方案中用到的重要单元。研究肺叶自动分割方法，开发肺叶分割软件，将给临床医生提供多方面的帮助。 系统使用血管信息和分级后的气管信息作为输入，在已经区分左右肺的肺分割数据的基础上进行肺叶分割。设计了肺叶分割框架，包括肺裂碎片提取、肺裂拟合、肺叶分割三大组成部分。 首先采用阈值分割方法进行肺裂的粗提取，利用肺裂块几何形态特征进行肺裂的筛选和分类；将肺裂碎片分成水平裂、上斜裂和下斜裂，对上、下斜裂碎片分别进行拟合后进行重采样，再对整体斜裂进行拟合，最后进行水平裂的拟合得到完整肺裂；将肺叶分割转换为图中求最短路径的问题，采用Dijkstra算法获得最短路径，并针对肺叶分割这一具体应用情景，在实现层面对Dijkstra算法进行一些优化，提高分割效率；最后，针对特殊病例，如肺部区域不完整、肺裂结构不明显等情况，设置了相应的处理机制，降低通用方法造成的误差，使肺叶分割结果更贴合于实际肺叶分布。 使用来自临床的120组真实病例对上述肺叶自动分割系统进行测试，经过观察和分析测试结果后发现该系统能够比较完整的得到肺裂结构，最终的肺叶分割也有较高的准确率，并且对部分特殊病例进行分割时也有相应的处理机制，能够保证结果的正确性。

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