基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割

摘要：

提出一种基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割算法,用于CT图像的快速自动分割.首先,对原始肺部CT图像分别在水平和垂直方向上进行灰度积分投影;然后,选用平滑样条曲线拟合平滑原始图像的积分投影曲线,并提取拟合平滑前后曲线的极大值点,确定肺实质初始边界;最后,利用模糊C均值聚类算法对边界内区域进行分割,结合滚动小球法修复边界区域,获得肺实质区域.选取LIDC(肺部图像数据库联盟)数据库中20组图像(平均每组图像包含120幅CT图像)进行实验,平均分割精度为95.66％,平均每幅图像花费时间为0.77s.实验结果表明,该方法可以用于CT图像肺实质分割,具有全自动、高精度、鲁棒性等特点.

关键词：灰度积分投影、模糊C均值聚类、CT图像、肺实质分割

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60972122;上海市自然科学基金14ZR1427900;上海市研究生创新基金JWCXSL1402

在线出版日期：2015-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：109-113