基于约束随机游走的肿瘤图像分割方法

摘要：

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,在PET图像和CT图像上获得一个相同的分割轮廓.实验表明,相较于其他传统分割算法,所提方法在肺部肿瘤区域分割上具有更高的精确度和更好的稳定性.

关键词：多模态医学图像、图像分割、PET-CT、随机游走

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2018-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：243-247,258