基于边界逼近的肺实质分割方法

摘要

肺部CT图像的分割是计算机辅助诊断系统处理的一个重要环节,其分割的结果影响到医生的诊断与进一步的分析.由于胸膜结节的灰度与肺实质外围的灰度相近,运用传统的分割方法无法正确分割出此类病灶.将胸膜结节包含肺实质一起分割出来,使计算机辅助诊断系统能够对此类病灶做进一步的分析.提出一种结合Graham算法以及边界逼近的方法,对肺实质的轮廓进行修正,进而得到修正的二值模板;将该模板与原图像做乘运算,得到包含胸膜结节的肺实质.运用所提出的方法,对公开数据库LIDC中68张含病灶的CT样本图像做处理,通过与传统方法的对比以及对算法的过分割比例、欠分割比例以及准确性的分析,得到准确率为98.5％,平均过分割比例为1.35％,平均欠分割比例为0.51％,证明了该方法的有效性.