图像分割技术对脑部动脉瘤CTA影像的特征提取方法研究

摘要

动脉瘤与骨骼、软组织毗邻,增强动脉瘤的灰度值与骨骼接近,目前现有的分割方法都无法快速、精准地提取动脉瘤病灶。为实现医学图像的精准分割,本研究提出一种基于阈值、数学形态学的分割方法,在此基础上尝试提取病灶的形状特征。本研究利用OPENCV的图像分割算法库,结合自动化、半自动化两种方式,实现CTA动脉瘤病灶的分割提取与特征提取。结果表明,利用传统的分割方法,能够快速、精准地提取动脉瘤病灶与形状特征。