【摘 要】
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针对腹部CT图像肝脏肿瘤对比度低、边界模糊、灰度多样等因素引起的分割困难,提出基于非线性增强和图割的肝脏肿瘤自动分割.首先根据肝脏区域灰度分布特性,采用自适应分段非
【机 构】
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湖南科技大学计算机科学与工程学院,中南大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702179,61772555);湖南省自然科学基金(2017JJ3091);中国博士后科学基金(2018M632994);湖南省教育厅资助科研项目(17C0643);中南大学博士后基金(202594)
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针对腹部CT图像肝脏肿瘤对比度低、边界模糊、灰度多样等因素引起的分割困难,提出基于非线性增强和图割的肝脏肿瘤自动分割.首先根据肝脏区域灰度分布特性,采用自适应分段非线性增强和迭代卷积操作提高正常肝实质与肿瘤组织的对比度;然后将增强结果和图像边界信息有效地融入图割能量函数,实现肝脏肿瘤初步自动分割结果;最后采用三维形态学开操作对初步分割结果进行优化,去除其中的误分割区域,提高分割精度.在3Dircadb和XYH数据库上的实验结果表明,该方法能有效地自动分割腹部CT序列中的肝脏肿瘤,且综合分割性能优于现有多种
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