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基于区域生长法的三维心血管模型的分割
目的 医学图像能够反映人体各组织的生理或病理性的结构信息和功能信息,根据图像序列,对患者心血管组织进行三维重建,可以方便医生对血管的病灶部位做出准确诊断.本文将区域生长法(region growing method,RGM)在二维图像的基础上用于三维,并比较RGM的3种子方法对心血管模型进行三维分割的效果.方法 结合VTK(Visualization Toolkit)与ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)函式库,首先利用光线投射法(ray casting,RC)对患者的CT扫描图像序列进行三维重建,得到患者胸腔三维模型;之后分别利用区域生长法中连通阈值、置信连接和邻域连接3种算法进行三维分割处理,得到患者心血管模型的仿真结果.结果 三维重建仿真技术,具有直观重现心血管造影序列所描述的人体胸腔部位各组织的可能性;3种分割算法的比较显示,邻域连接法相比于其他两种算法,模型的解剖结构信息丢失程度较大,血管树的分支数目及管径也明显偏小.结论 使用VTK与ITK函式库,通过光线投射法的体绘制技术和区域生长法的图像分割技术,可以建立患者的心血管模型;区域生长法中的连通阈值和置信连接算法,对结果的细节保留程度大.
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基于MATLAB的CT肝脏肿瘤图像分割
目的 将CT图像中的肝脏肿瘤部分进行准确分割.方法 利用MATLAB平台对CT肝脏肿瘤图像进行预处理,并结合灰度转换、二值化处理、反色处理、形态学处理、区域生长法对病灶区域进行分割.结果 组合分割法能够发挥简单、快速、适合小病灶区域的分割特点,实现了肝脏肿瘤组织的分割,分割效果理想.结论 该方法用于肝部肿瘤的分割具有一定的有效性,但对于与周围粘连较多的肿瘤的分割还有局限性.
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建立反映心脏内部各腔室结构的数字化三维模型
背景：心脏内部各腔室精细结构的数字化三维模型，不仅能够加强对心脏生理的认识，还能为心脏电生理仿真与心内膜电生理标测导航的研究提供重要的基础医学数据。目的：建立符合心腔实际解剖结构的三维数据，建立反映心脏内部各腔室结构的数字化三维模型。方法：在 MATLAB软件环境下完成图像分割，首先对医学人体断层数据集中心脏切片图像进行自动配准，再运用聚类法根据图像的颜色特征对图像中各组织与成分进行分类，随后经区域生长法处理实现心腔及相关连通区域的图像分割与提取。所得图像导入专用医学图像处理软件，完成心腔三维模型重建。结果和结论：所提出的方法能够重建出较为精细的心腔结构三维模型。此模型中左右心房、心室结构明晰，能清楚地观察到主动脉、上腔静脉等血管，三尖瓣与二尖瓣等微细结构也有所体现。结果说明，重建的三维模型能够准确地反映出人体心腔解剖学结构特征，为心脏电生理方面的仿真和标测研究提供基础的医学数据支持。
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基于改进型区域生长法的心脏三维建模的实现
图像分割是图像处理的关键步骤。该研究基于动物实验采集的心脏CT图像，设计出改进型区域生长法对其进行图像分割处理，提取出心脏的轮廓应用于心脏三维建模，并与经典的阈值分割法进行对比。结果表明，该方法可用于临床电生理标测中心电活动的三维显示。
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基于区域生长法的冠状动脉三维分割
根据图像序列，对患者冠状动脉进行三维重建，有利于医生对冠脉病变部位做出准确诊断。首先利用光线透射法（ray casting method）并结合ITK和VTK函数库对CT扫描图像序列进行三维重建，得到胸腔三维模型，之后利用区域生长法（region growing method）进行冠状动脉三维分割，实现冠脉模型的重建任务。实验结果表明，本文算法可以成功的提取出冠状动脉的主要分支。结合VTK和ITK函数库，计算机可以有效地实现胸腔三维模型的重建以及冠状动脉的分割工作，对医生直观的了解冠状动脉的解剖结构及冠心病的临床诊断有重要意义。
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肺癌放疗计划的危及器官肺分割方法
传统单一模式下的分割方法,无法完成完整序列的CT图像分割.由于肺癌CT图像需结合临床医学知识进行医用调窗处理,不同窗宽、窗位对危及器官肺分割结果会产生影响.基于肺癌放疗计划的危及器官肺分割,提出一种完整序列下危及器官肺实质分割方法.首先引入医用调窗技术对肺癌CT图像进行调窗处理,并对其进行伪影噪声的消减,然后对不同窗的图像采用改进的三维Otsu分割法和区域生长法进行分割,后将计算机分割出的危及器官肺与临床医师手动分割的结果进行对比,验证分割算法的准确性,为临床危及器官肺分割提供参考.
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形态膨胀的3D区域生长气管分割算法
在影像引导介入治疗中,对肺部区域的气管进行准确分割与提取不仅有助于辨别气管解剖细节,而且能避免治疗中对气管造成较大的损伤.为此,本文提出一种新算法,首先利用区域生长法对气管树粗分割,再利用形态膨胀法和区域生长法扩大气管区域,对其提取中心线,以中心线为基础进行细分割.将粗分割和细分割的结果取或作为终气管树.将本算法应用到6例临床CT数据中,实验结果显示本算法至少能分割出6阶,多达9阶的细支气管,6阶支气管分割精确度平均达到63.5％.表明本文算法基本满足影像引导介入治疗对气管树分割的要求.
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基于两阶段区域生长法的肝内血管分割算法分析
本文设定了一种以两阶段区域生长法为基础的肝内血管分割算法，其中，第一阶段通过三维区域生长法，由CT图像序列获取肝脏，并由方差双阈值和均值确定区域生长法的生长准则，后利用中值滤波和形态学运算实施肝脏序列的降噪处理。第二阶段在已经获得的三维肝脏图像序列中，通过区域生长法进行血管分割，仅由均值决定区域生长法的生长准则。三维重建两阶段区域生长法获得的实验结果，相比常规的区域生长法三维重建结果，其准确性较高。
