【摘 要】
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在计算机辅助诊断系统中,为了缩小系统的分析范围、提高计算效率,需要将肺区域分割出来.但是通过已有方法获得的肺区域边界不准确,为此提出了一种基于分形几何和最小凸包法的
【机 构】
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南开大学计算机与控制工程学院机器人与信息自动化研究所,北京大学民航临床医学院
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2012BAI14B00);国家自然科学基金资助项目(51375494)
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在计算机辅助诊断系统中,为了缩小系统的分析范围、提高计算效率,需要将肺区域分割出来.但是通过已有方法获得的肺区域边界不准确,为此提出了一种基于分形几何和最小凸包法的肺区域分割算法.首先,根据肋骨和各组织的位置关系以及CT图像的上下层相似的性质,实现了对初始肺区域的自动提取.其次,利用网格线将肺区域分成小子块,并计算各子区域块的分形维数.根据肺区域边界的全局性质和局部性质,构造了最优的分形维数阈值,并根据该阈值识别需要修复的肺边界.最后,利用Jarvis步进法对肺边界进行了修复,从而在CT图像中获得了最终的
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