【摘 要】
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精确的肺部肿瘤区域分割对于放射治疗和手术计划的制定至关重要。针对目前基于单模态图像的肺部肿瘤区域分割的精度较低等问题,综合PET和CT图像的优缺点,提出一种全新的多模
【机 构】
:
江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏大学附属医院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402204,61572239);江苏大学基金资助项目(14JDG141);镇江市社会发展项目(SH2016029)资助
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精确的肺部肿瘤区域分割对于放射治疗和手术计划的制定至关重要。针对目前基于单模态图像的肺部肿瘤区域分割的精度较低等问题,综合PET和CT图像的优缺点,提出一种全新的多模态肺部肿瘤图像分割方法。首先,使用区域生长法和数学形态学法对PET图像进行预分割以获取初始轮廓,初始轮廓用于获取PET图像和CT图像上随机游走所需的种子点,同时作为约束加入到CT图像的随机游走过程中;依据CT图像解剖特征较强的特点,利用CT解剖特征改进PET图像上随机游走的权值;最终将PET图像和CT图像上随机游走所获得的相似度矩阵进行加权,
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