近年来,计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)医学图像技术不断发展,在人体重要器官检查及医疗诊断中具有广泛的应用。世界卫生组织(World Health Organization,WHO)曾表明肺癌一直是严重威胁人类健康最常见的癌症。肺部异常的主要表现形式为受试者的CT图像出现钙化、肿块、空洞和支气管扩张等现象,而肺部分割是任何旨在改善肺部疾病早期诊断和治疗的临床决策关键步骤,虽然国内外对肺部分割的研究已经非常成熟,但仍存在分割准确率、鲁棒性等问题。在多种医学图像中CT能更清晰的显示肺部组织与间质结构形态变化,因此,通过对肺部CT图像进行有效的肺实质分割提取可以更好的帮助医生定位和分析病变部位,对肺部疾病进行诊断,以便采取更具针对性的医治方案。论文分析了肺实质分割算法存在的问题,提出了改进的中值滤波预处理方法,为肺实质的完整分割提供了良好基础,然后提出了两种不同的肺实质分割方法(包括预处理、粗分割、细分割、左右肺叶分离、边缘修复等步骤),最后通过与现有比较成熟的算法进行对比,并作出相应的评价。本文的主要研究工作内容如下:(a)本文提出了一种基于CT图像中主要噪声干扰的改进中值滤波方法。首先判断图像的脉冲噪声,根据图像中的前景与噪声的灰度范围及二者关系(包括检测噪声点的判据)搜索疑似脉冲噪声(即椒盐噪声)的点,去除这些疑似椒盐噪声点,然后将非椒盐噪声点重新排序并组成一个新的集合,经过多次搜索、排序组合,最后按照估计的全局噪声自适应的选择所需滤波窗口大小,将所有被识别到的噪声点滤除即可完成改进的中值滤波算法。(b)提出了一种优化阈值结合局部滚球法的肺实质修补自动分割算法。首先对获取的DICOM格式CT图像进行灰度转换,通过本文改进的中值滤波及图像增强预处理,然后采用优化阈值二值化图像,肺实质填充胸部轮廓,运用数学形态学操作去除背景中细小的面积区域获取肺实质的初始掩膜,再用连通域将其标记为两个满足不同特征的小区域,并通过行列扫描实现左右肺叶分离,完成肺实质的初始分割。最后通过“局部”滚球法修复肺实质边缘,并将其与预处理之后的图像采用点乘运算即可获取最终的肺实质分割结果。(c)提出了一种改进的OTSU(最大类间方差法)结合形态学辅助操作分割提取肺实质的方法。首先将原始CT图像采用中值滤波和图像增强的预处理并二值化,获取胸部掩膜,利用本文改进的OTSU算法得到肺实质初始掩膜,确定左右肺叶上下端点找到一条直线作为边界实现左右肺叶的分离,然后采用形态学操作对其进行平滑、去除尖刺的处理,最后将两者合并,空洞填充肺实质掩膜,使其与预处理之后的原图像采用乘法运算即可实现最终的肺实质分割。实验仿真结果显示,在保持现有图像分割算法复杂度几乎不变的条件下提高了分割准确率,克服了原有算法的缺陷。(d)实验结果分析。论文实验采用美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的肺部图像数据库联盟(Lung Image Database Consortium,LIDC)数据集中的DICOM格式CT序列图像,通过实验对两种肺实质分割结果的肉眼主观观察,客观的数据分析:分割准确率、召回率、Dice重合率等图像分割的评价指标对两种算法与现有的分割方法作比较,经过统计,优化阈值结合局部滚球法和改进的OTSU结合形态学的分割准确率分别高达98.53%、97.56%,召回率分别达到了97.65%、99.29%,Dice重合率则分别为98.17%和98.42%,证明了本文对现有分割算法的优化与改进,充分体现了将肺部CT图像中肺实质的有效、完整提取分割在医学图像处理中的应用价值。