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高分辨率CT图像的肺纹理分割方法研究的综述报告.docx

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高分辨率CT图像的肺纹理分割方法研究的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/23 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【高分辨率CT图像的肺纹理分割方法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【高分辨率CT图像的肺纹理分割方法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。高分辨率CT图像的肺纹理分割方法研究的综述报告肺纹理是指人体肺部的纹理,是由气体通道和血管等组织成分所构成的。通过对肺纹理的分割,可以识别出肺部病灶并帮助医生进行诊断和治疗。近年来,随着高分辨率CT成像技术的不断发展,使得肺纹理的分割成为了临床医学、生物医学图像处理和计算机辅助诊断领域的热门研究方向。在本文中,我们将对比较典型的肺纹理分割方法进行综述。基于阈值分割的肺纹理分割方法是最常见的方法之一,其基本思想是根据灰度阈值将图像中肺纹理的像素与背景像素进行分离。以现有的高分辨率CT图像为例,经过阈值分割后,可以得到明显的黑色区域(肺组织)和明显的白色区域(肋骨)、灰色区域(肺实质)和混合区域(胸部组织)等。由此,肺纹理便可以通过对黑色、灰色和混合区域的处理得到。虽然该方法可以较为清晰地提取出肺纹理,但却容易受到多种因素的影响,如噪声、血管和病变等,导致分割结果不够准确。基于区域生长的肺纹理分割方法则是通过将一组起始点作为种子进行逐步扩展,类似于种子生长的方式,而得到肺纹理。该方法较为适用于肺组织区域明显的高分辨率CT图像,但受到与种子点坐标和规定生长阈值等之间的关系的影响,分割结果仅局限于一定的范围内。基于边缘检测的肺纹理分割方法则是通过对图像的边缘进行检测,找到边缘像素点所组成的曲线,从而分离出肺纹理。该方法优势在于可以较好地处理复杂肺部结构,但当图像的噪声较多时,会导致分割结果虚假边缘较多而不够精确。基于建模的肺纹理分割方法则是基于大量实际数据对肺纹理进行建模,发现各种肺纹理特征,再将这些特征转化为模型的参数,最终得到分割结果。该方法对高分辨率CT图像中的肺结构有较好的识别效果,但对于“未见”过的肺结构缺乏有效处理方法。此外,还有基于深度学****DL)的肺纹理分割方法,DL是利用神经网络来解决复杂问题的一种新型技术。该方法基于神经网络的学****算法,通过大量的数据训练得到一个模型,并用该模型对新的数据进行分类,并得到肺纹理。DL方法能够有效解决肺组织分割精度问题,但需要大量的计算资源作为支撑,同时需要较多的数据进行模型训练,对实际应用中的数据收集和处理具有一定的挑战性。总之,肺纹理分割方法的研究对于临床医学和计算机辅助诊断领域至关重要。目前,基于DL的肺纹理分割方法呈现出越来越广泛的应用前景,但目前仍需更多的研究和改进来提高其精度和鲁棒性。