基于自动上下文模型的CT图像肝脏分割方法及系统

摘要

本发明公开一种基于自动上下文模型的CT图像肝脏分割方法及系统，能有效提高CT图像中肝脏的分割精度。所述方法包括：读取训练图像集和待分割图像；提取所述图像中每一像素的纹理特征；利用分类器对待分割图像每个像素的特征进行分类，得到初始肝脏概率图；提取所述图像中每一像素的上下文特征；将上下文特征与纹理特征结合，通过迭代学习一系列的分类器直至收敛，获得肝脏概率图；以肝脏概率图为先验信息，作为先验约束条件，加入随机游走的目标函数中，获得基于上下文约束的随机游走模型，实现肝脏的分割；在所述待分割图像的二维切片上逐层实现三维CT图像的肝脏分割，实现肝脏边界不连续区域的插值与补全，从而得到平滑连续的肝脏表面。