基于ASM和GrabCut的DR图像肺实质分割

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针对DR图像肺实质分割中分割精度与自动分割难以两全的情况,提出一种由粗到精的肺实质分割方法。该方法增强DR图像边界和组织的对比度;使用训练好的ASM模型匹配得到粗略肺部轮廓;使用模板匹配检测出左右肋膈角、左右心膈角和左右肺尖的实际位置,并根据该实际位置线性调整肺部轮廓;根据调整后的肺部轮廓作为Grab Cut的目标输入,迭代分割,得到肺实质精确分割结果。通过对100张DR图像进行测试,分割重叠率达到97.8%,平均边界距离低至1.68。
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