文件名称:
基于模糊区域对比度增强的肺实质鲁棒分割
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上传时间: 2021-02-07
详细说明：基于阈值操作的肺实质分割对 CT 图像的对比度敏感， 常常造成肺部粘连区域的肺实质分割失败。提出一种融合模糊区域对比度增强与阈值和形态学细化分割的新的肺实质分割算法。首先， 根据图像的灰度信息利用线性迭代聚类将图像预分割为多个超像素。然后， 根据超像素的灰度统计信息自动定位模.糊区域， 并进行自适应对比度增强。最后， 基于阈值和形态学操作进行细化分割， 准确提取肺部粘连区域和肺实质。通过对 kaggle 肺部数据集 30 位患者的 300 张 CT 图像进行测试， 结果表明本研究算法的平均分割准确率( Dice 系数) 为 98． 65% ， 过分割率为 0． 21% ， 欠分割率为 1． 33% ， 整体分割性能比传统阈值操作和形态学方法有明显提升。
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