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目的 为减少人工交互提出了基于自适应标记分水岭的CT系列图像肝脏区域自动分割算法.方法 首先对图像进行形态学重构运算以平滑图像,然后计算多尺度形态学梯度,同时提出利用梯度图像非零的局部极小值点的均值进行自适应标记提取,以避免分水岭的过分割和欠分割,再结合肝脏为最大的实质性脏器和相邻图像的相似性实现CT系列图像的肝区自动分割.结果 该算法能自动、快速地提取CT系列图像中的肝脏区域.结论 分水岭算法能准确定位区域的边缘,通过选择合适的阈值对梯度图像进行标记以抑制分水岭的过分割,实现医学图像中感兴趣区域的自动分割.

作者:黄展鹏;张琦;赵洁

来源:北京生物医学工程 2017 年 36卷 4期

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作者:
黄展鹏;张琦;赵洁
来源:
北京生物医学工程 2017 年 36卷 4期
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分水岭算法 医学图像分割 自适应标记提取 数学形态学 肝脏 watershed algorithm medical image segmentation adaptive marker extraction mathematical morphology liver
目的 为减少人工交互提出了基于自适应标记分水岭的CT系列图像肝脏区域自动分割算法.方法 首先对图像进行形态学重构运算以平滑图像,然后计算多尺度形态学梯度,同时提出利用梯度图像非零的局部极小值点的均值进行自适应标记提取,以避免分水岭的过分割和欠分割,再结合肝脏为最大的实质性脏器和相邻图像的相似性实现CT系列图像的肝区自动分割.结果 该算法能自动、快速地提取CT系列图像中的肝脏区域.结论 分水岭算法能准确定位区域的边缘,通过选择合适的阈值对梯度图像进行标记以抑制分水岭的过分割,实现医学图像中感兴趣区域的自动分割.