区域生长和水平集相融合的肺部CT图像分割

为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来,首先,应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓;其次,去除肺部边界噪声,采用自适应曲率阈值法修复肺部边界;最后,应用水平集法中的DRLSE模型精确地分割出肺部区域。融合两种方法分割肺部区域,有效防止了图像边缘的漏检,可处理多种类型病变的肺部图像。在随机抽取的150例图像中,分割的准确率达到96.9%,分割一幅图像花费的时间约为0.72 s,具有很强的鲁棒性和较高的分割精度。本算法能精确完整地分割出肺部区域并保留了肺区内的细节信息。