【摘 要】
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针对传统的肺实质分割方法对临床上的大面积病变肺的分割效果不理想，提出一种结合改进模糊C均值聚类与Freeman链码算法的肺实质分割方法。用改进模糊C均值聚类算法对CT图像粗
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室,上海大学计算机工程与科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61179019、61771266);内蒙古自治区自然科学基金项目(2015MS0604);内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJZY145);包头市科技计划基金项目(2015C2006-14)
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针对传统的肺实质分割方法对临床上的大面积病变肺的分割效果不理想，提出一种结合改进模糊C均值聚类与Freeman链码算法的肺实质分割方法。用改进模糊C均值聚类算法对CT图像粗分割，结合Freeman链码算法生成的三链码差对缺失的肺实质边缘进行修复，获得完整的肺实质区域。从LIDC数据库中选取20个CT序列图像进行实验，平均分割精度为96%。实验结果表明，无论肺部有无大面积病变，该算法对肺部CT图像均具有理想的分割效果，无需人工干预，算法鲁棒性强。
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