【摘 要】
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目的：比较改进后的大津阈值法和模糊C均值聚类两种分割算法在CT图像肺实质分割中的应用.方法：选取40例肺部图像,分别采用改进的大津阈值法和模糊C均值聚类法,分割出肺实质
【机 构】
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重庆邮电大学生物信息学院,重庆,400065重庆大学生物工程学院,重庆,400044
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目的：比较改进后的大津阈值法和模糊C均值聚类两种分割算法在CT图像肺实质分割中的应用.方法：选取40例肺部图像,分别采用改进的大津阈值法和模糊C均值聚类法,分割出肺实质区域,同时剔除肺部气管.结果：实验结果表明,改进的大津法得到的图像中虽仍存在肺实质内部间隙,但图中孤立像素点明显减少,且颗粒的边缘也更加光滑,空洞较少,获得的图像较较完整.但其计算量非常大,时间复杂度较高,容易陷入长时间的运算.FCM算法分割出的肺实质有些许粘连,且提取中主气管容易错误地分割到肺实质区域,造成肺实质分割不彻底.结论：肺部CT图像肺实质的分割中,对于目标与背景灰度有强对比的图像,Otsu法优于FCM法,但在阈值自适应和运算时间方面需要进一步提升.而对于图像中存在不确定性和模糊性的图像,FCM法优于Otsu法,但在抗噪性和分割精度方面需要进一步改进.
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