作者：曲彦; 魏本征; 尹义龙; 楚陪陪; 丛金玉肺实质分割超像素ct图像模糊c均值聚类细化分割
摘要：目的由于肺部CT图像中各组织结构复杂、灰度分布不均匀，造成肺实质部分难以准确分割和提取。为了提高肺实质分割的准确率，本文提出了一种基于超像素的细化分割与模糊C均值聚类相结合的自动分割算法。方法该算法充分利用肺部CT图像的灰度、纹理特征，同时为了正确标记超像素的分类，引入一种空间邻域信息来增强空间约束进而有效地解决灰度不均匀的问题，它能够对肺实质进行分割并除去其周围的主血管，然后利用形态学知识去除肺部的分支血管。结果在临床患有四类疾病的患者CT图像数据集上采用改进的图像特征，使得肺实质分割的准确率提高了0．8％。同时，算法准确率提高到99．46％。结论实验结果表明，本文算法能够实现肺部CT图像肺实质的自动细化分割，结果准确适用。该算法鲁棒性好、速度快，是一种精确有效的自动肺实质分割方法。
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