【摘 要】
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在计算机辅助手术领域,对CT图像中肺部区域的气管和支气管进行准确分割和提取具有重要意义。气管和支气管的分割提取有助于手术的导航参考,准确的提取结果有助于避免手术中对
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京医科大学第一附属医院放射科
【基金项目】
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南京理工大学研究生教育创新计划校立省培育项目
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在计算机辅助手术领域,对CT图像中肺部区域的气管和支气管进行准确分割和提取具有重要意义。气管和支气管的分割提取有助于手术的导航参考,准确的提取结果有助于避免手术中对支气管的损伤。本文设计了一种全自动的三维肺气管分割算法:首先,将基于主动轮廓的GCS方法引入到肺气管分割当中,在三维图像中得到粗分割结果;然后,利用灰度重建的方法将粗分割结果中分离的部分变得连通;最后利用三维区域生长提取支气管树。实验结果表明,本文方法能够稳定地分割出不同病例的支气管树,与自动阈值区域生长分割结果相比较,本文结果在支气管分叉数上有很大的提升,最少提升有28%,最多达86%。
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