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为解决大多数的医学图像分割算法不能完全摆脱人工辅助选取阈值的问题,提出一种基于直方图拟合正态分布曲线寻找种子点的动态分割算法。从分析正态分布曲线如何影响事件发生概率的原理入手,介绍如何采用拟合算法对肺野图像进行分割和提取,利用视觉化工具函式库(VTK)和美国国家卫生院下属国立图书馆开发的医学图像分割与配准算法研发平台(ITK),对分割后的肺野图像进行体绘制三维重建,达到自动寻找种子点、对病变部分进行完整分割和三维可视化的目的。临床图像实验结果表明,与区域生长算法和分水岭算法相比,拟合算法在分割精度和