基于CT图像的颅内血肿检测与分割

摘要

目的:为提高血肿分割精度,提出一种基于改进Canny算子的颅内类血肿噪声检测方法.方法:首先用区域生长算法分割出颅脑组织,去掉颅骨等干扰信息.然后使用基于改进Canny边缘检测的方法检测颅脑边缘类血肿噪声,并与原图像进行与运算消除该噪声.最后,通过使用OTSU适应度函数的遗传算法精准分割出颅内血肿.结果:该方法在随机抽取的200例颅脑血肿图像中,血肿检测的准确率达到96.3％,Dice相似度达到93.5％.结论:该方法能准确、有效地检测并分割出颅内血肿.