换一批基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割
Segmentation of Lung Parenchyma Based on Gray-Level Integrated Projection and Fuzzy C-Means Clustering Algorithm
摘要提出一种基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割算法,用于CT图像的快速自动分割.首先,对原始肺部CT图像分别在水平和垂直方向上进行灰度积分投影;然后,选用平滑样条曲线拟合平滑原始图像的积分投影曲线,并提取拟合平滑前后曲线的极大值点,确定肺实质初始边界;最后,利用模糊C均值聚类算法对边界内区域进行分割,结合滚动小球法修复边界区域,获得肺实质区域.选取LIDC(肺部图像数据库联盟)数据库中20组图像(平均每组图像包含120幅CT图像)进行实验,平均分割精度为95.66％,平均每幅图像花费时间为0.77s.实验结果表明,该方法可以用于CT图像肺实质分割,具有全自动、高精度、鲁棒性等特点.
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关键词
灰度积分投影模糊C均值聚类CT图像肺实质分割gray-level integrated projectionfuzzy C-means clusteringCT imagelung parenchyma segmentation
分类号
TP391.5
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.0258-8021.2015.01.015
发布时间
2015-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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