换一批基于改进大津法和模糊聚类的CT图像肺实质分割方法的比较研究
Comparative Study on Automatic Lung Parenchyma Segmentation of CT Data Using Improved OTSU and FCM Methods
摘要目的 比较改进后的大津阈值法和模糊C均值聚类(FCM)两种分割算法在CT图像肺实质分割中的应用.方法 选取40例肺部图像,分别采用改进的大津阈值法和模糊C均值聚类法,分割出肺实质区域,同时剔除肺部纵膈、气管.最后,采用主观评价和客观分析(图象一致性和信息熵指标)评价分割效果.结果 主观分析显示,改进的大津法得到的图像中虽仍存在肺实质内部间隙,但图中孤立像素点明显减少,且颗粒的边缘也更加光滑.FCM算法分割出的肺实质空洞较少,获得的图像较完整.但有些许粘连,且提取中主气管容易错误地分割到肺实质区域,造成肺实质分割不彻底.客观分析表明,在一致性准则上,两种方法分割结果相差不大,分割出的区域都具有较高的内部区域一致性;从信息熵的角度,FCM法分割效果较好.结论 肺部CT图像肺实质的分割中,对于目标与背景灰度有强对比的图像,Otsu法优于FCM法,但在阈值自适应和运算时间方面需要进一步提升;而对于存在不确定性和模糊性的图像,FCM法优于Otsu法,但在抗噪性和分割精度方面需要进一步改进.
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关键词
肺实质模糊C均值聚类大津法阈值分割lung parenchyma the fuzzy c-means clustering OTSU method threshold segmentation
分类号
TP391
栏目名称
发布时间
2015-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
Supported by Chongqing postdoctoral foundation （(Rc201317)）
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