基于随机森林与统计模型的小鼠CT图像肾脏分割方法

摘要

本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于随机森林与统计模型的小鼠CT图像肾脏分割方法，包括：基于训练样本分别建立高对比度器官及低对比度器官均值模型；估计目标图像中肾脏的位置；提取训练样本及目标图像的特征；训练随机森林并完成目标分割。本发明构造了针对CT图像的特征表达，使得随机森林能够精确地分割CT图像，解决了面对CT序列图像的大数据量，随机森林计算复杂、速度太慢的问题；同时可避免统计模型可能带来的过拟合问题，可使用少量样本建立模型；实现CT图像中肾脏的分割，具有精确、快速、不需要人为干预的特点，在医学图像分割等领域有重要的参考应用价值。