本文選題：肺裂 + 快速行進�。� 參考：《計算機工程與應(yīng)用》2017年24期

【摘要】：在醫(yī)學(xué)圖像中,某些重要的CT圖像中肺裂的檢測在早期疾病檢查和后期治療中起著關(guān)鍵作用。然而,在2D斷面方向上肺裂表現(xiàn)為細薄的曲線,對比度較低,密度值分布不均勻;肺部血管、支氣管的存在也會干擾肺裂的檢測。針對這些問題,提出了一種新的基于測地線投票的區(qū)域迭代回溯方法。該方法的主要處理流程為:首先采用快速行進方法構(gòu)造測地線距離場,用直方圖峰值查找方法定位肺裂分支,然后用區(qū)域迭代回溯方法搜索肺裂分支;結(jié)合測地線投票,從而在抑制噪聲干擾的同時保持分支拓撲結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明該方法對噪聲不敏感,具有良好的抗噪容錯性能,較傳統(tǒng)的全局回溯方法,區(qū)域回溯提高了檢測的準確率和計算效率。
[Abstract]:In medical images, the detection of pulmonary fissure in some important CT images plays a key role in early disease examination and later treatment. However, in 2D section, the pulmonary fissure shows thin curve with low contrast and uneven density distribution. The presence of pulmonary vessels and bronchi also interferes with the detection of pulmonary fissure. To solve these problems, a new regional iterative backtracking method based on geodesic voting is proposed. The main processing flow of this method is as follows: firstly, the geodesic distance field is constructed by using the fast moving method, then the lung fissure branch is located by the histogram peak finding method, and then the region iterative backtracking method is used to search the lung fissure branch, and the geodesic method is used to vote. In order to suppress noise interference while maintaining the branch topology. The experimental results show that the method is not sensitive to noise and has a good anti-noise fault-tolerant performance. Compared with the traditional global backtracking method, the region backtracking improves the detection accuracy and computational efficiency.
【作者單位】： 電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61172160)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1885689