期刊专题

基于空间模糊C均值与区域生长的腹部CT序列图像肾脏自动分割

引用
针对腹部CT序列图像因相邻器官灰度相似以及部分容积效应等造成的肾脏分割困难问题,提出一种基于空间模糊C均值以及区域生长的腹部CT序列图像肾脏自动分割方法.首先应用经典阈值法以及形态学重构去除肋骨和脊椎,然后对图像各向异性扩散滤波,再利用空间模糊C均值对肾脏图像进行聚类.当相邻切片分割结果的相对面积变化率超出预定范围时,算法自动选择区域生长法对该图像进行重新分割,且区域生长法受空间模糊C均值算法的约束.最后,应用形态学滤波对分割结果进行处理.通过对CT序列图像进行肾脏分割试验,结果表明本文算法是可行和有效的.

CT序列、肾脏分割、各向异性扩散滤波、空间模糊C均值、区域生长

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TP391.4(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金资助项目61172184,61379107;新世纪优秀人才支持计划NCET-13-0603资助项目;高等学校博士学科点专项科研基金20130162110016资助项目;湖南省科技基本建设20131199项目Projects 61172184,61379107 supported by the National Natural Science Foundation of China; Project NCET-13-0603 supported by Program for New Century Excellent Talents in University; Project 20130162110016 supported by Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education; Project 20131199 supported by Hunan Province Science and Technology Basic Construction

2015-01-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

3463-3469

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中南大学学报(自然科学版)

1672-7207

43-1426/N

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2014,45(10)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

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