结合多尺度圆形滤波与MS聚类的疑似结节分割

摘要

肺部CT图像中疑似病灶感兴趣区域(ROI)的准确分割是肺部计算机辅助检测/诊断(CAD)的重要环节。本文提出结合Hessian矩阵滤波的均值漂移聚类肺部疑似病灶ROI区域分割算法。对原图像进行多尺度Hessian矩阵圆形滤波,图像中圆形的疑似结节病灶区域得到滤波增强、直线形的气管/血管区域得到抑制,将Hessian矩阵滤波后的形状特征、灰度、空间位置3种信息引入特征空间,将均值漂移聚类的核函数分解为3种特征信息所分别对应的核函数乘积形式,最后采用自适应计算带宽的方法确定每个待分割疑似区域的带宽进行均值漂移聚类分割。对来自LIDC等127个包含不同类型肺结节的病例进行实验,实验结果表明引入Hessian矩阵圆形滤波信息的均值漂移聚类能够分割出与血管或气管相连或者交叉的结节区域,去除ROI中包含的非结节区域,能有效分割出基于灰度信息难以分割的毛玻璃型(GGO)结节;对于3种类型的结节区域:血管相连结节(VPN)、毛玻璃型结节(GG0)、孤立性结节(SPN)分割平均准确率分别为92.80%、86.13%、95.08%。