局部多维聚类分割CT肝脏微小病灶的方法

摘要

针对肝脏微小病灶在影像诊断中容易被遗漏,设计局部敏感的图像分割算法,分割肝脏中的微小病灶。采用影像科医生标注的53例多发低密度微小病灶的病例,得到841张肝脏病灶图片,包含1 638个病灶区域。统计所有微小病灶灰度值的均值和标准差。将肝脏区域裁剪成不相交子块,子块中肝脏区域的灰度值、相对位置坐标、梯度信息构成多维向量,采用聚类算法对子块进行分割,取符合统计分布的簇作为分割结果,并对分割结果进行后处理以及假阳性过滤。通过统计,1 638个小病灶灰度值的均值为46.25±22.71,使用该文算法分割53例肝脏中微小病灶,采用十则交叉验证与人工标注微小病灶结果计算Dice,最好的结果为0.513 4±0.078 1。实验表明,将灰度值、相对位置坐标和梯度信息构成多维向量,使用kmeans++聚类算法可以有效分割肝脏中的微小病灶,其具有重要的临床应用价值。