换一批高斯滤波增强技术融合最大类间方差法在医学影像诊断中的应用研究
Research on the application of Gaussian filtering enhancement technology integrated with maximum inter-class variance method in medical imaging diagnosis
摘要为了进一步提高肺部医学影像辅助诊断的准确性,提出一种高斯滤波增强技术融合最大类间方差法对肺部CT影像进行分割和计算病变面积占比的算法.首先对原始图像采用高斯低通滤波运算去除噪声和杂质并使用MSVSR提高图像质量,然后通过最大类间方差法将图像目标和背景分割出来,再将二值化图像一分为二,一方面采用高斯高通滤波运算锐化磨玻璃影和病变肺实质,另一方面使用HED将肺轮廓提取出来,最后计算出病变区域与肺轮廓面积占比.临床试验数据表明,本文算法不仅可以去除伪影和噪声,还能够最大限度地保留临床意义上的图像特征信息,具有较高的准确性,可以为临床研判肺部疾病严重程度与医疗诊治提供帮助.
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关键词
高斯滤波最大类间方差肺部疾病边缘检测辅助诊断Gaussian filteringMaximum inter-class variancePulmonary diseaseEdge extractionAssisted diagnosis
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-7571.2024.05.012
发布时间
2024-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家科技部科技创新新一代人工智能重大项目（2030;2022ZD0160700;2022ZD0160701）
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