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针对肺结节检测的肺实质CT图像分割
目的:针对CT图像上肺结节的自动检测,开发并评价对全肺螺旋CT扫描中的肺实质进行自动分割的一种综合方法.方法:首先利用全局阈值对CT图像进行二值化,然后消除由于支气管、细支气管等低密度影和由于结节、血管等高密度影以及由检查床造成的条状伪影等噪声,后对包含胸膜连接结节的图像利用数学形态学运算和图像凸包运算进行完善形成肺实质掩膜.结果:利用该方法对从LIDC数据库中所有包含结节的505张CT扫描片(来自69个病例)进行肺实质分割.正确率为95.4%.其中,包含胸膜连接结节的139张CT扫描片的正确分割率为94.2%.结论:本文提出的方法较好地完成了肺实质分割任务,为利用CT图像进行计算机辅助肺结节的检测打下了基础.
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基于CBS的违禁品目标凸现
本文在分析基于CBS的人身安检图像基础上,提出了基于数学形态学膨胀累加、双阈值分割的违禁品分割算法.采用形态学的膨胀累加算法可以有效抑制噪声并提高目标能量;利用连通性判断获得违禁品候选区域;后通过获得的数据对违禁品目标进行有效地凸现.
