首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法
引用本文:宋红,王勇,黄小川,李佳佳,张春萌. 基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法[J]. 北京理工大学学报, 2014, 34(1): 72-76
作者姓名:宋红  王勇  黄小川  李佳佳  张春萌
作者单位:1.北京理工大学 软件学院, 北京 100081
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61240010);国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20070007070)
摘    要:
为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域(region of interest,ROI),利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好. 

关 键 词:肝脏CT   肿瘤分割   自适应区域生长   形态学滤波
收稿时间:2012-08-07

A Dynamic Adaptive Region Growing Segmentation Algorithm for Tumor of Liver CT Images
SONG Hong,WANG Yong,HUANG Xiao-chuan,LI Jia-jia and ZHANG Chun-meng. A Dynamic Adaptive Region Growing Segmentation Algorithm for Tumor of Liver CT Images[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition), 2014, 34(1): 72-76
Authors:SONG Hong  WANG Yong  HUANG Xiao-chuan  LI Jia-jia  ZHANG Chun-meng
Affiliation:1.School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China2.School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
Abstract:
A novel algorithm is proposed to segment the tumor region of human liver CT image. Firstly, the region of interest (ROI) is segmented using the dynamic adaptive region growing method. Then the wormhole of the ROI is filled by morphological filtering to get the tumor region. Groups of CT images are used to test the efficiency of our algorithm. The experiments show that the algorithm is very useful for segmenting the tumor region of liver CT images. It is extremely important for calculating tumor volume and clinical treatment of the liver tumor.
Keywords:liver CT  tumor segmentation  dynamic adaptive region growing  morphological filtering
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《北京理工大学学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《北京理工大学学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号