-
题名肺部CT图像中的解剖结构分割方法综述
被引量：7
- 1
-
-
作者
边子健
覃文军
刘积仁
赵大哲
-
机构
东北大学中荷生物医学与信息工程学院
东北大学计算机科学与工程学院
-
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2018年第10期1450-1471,共22页
-
基金
中央高校基本科研业务费项目(N140407001
N161604003)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(61302012
61602101)~~
-
文摘
目的高分辨率多层螺旋CT是临床医生研究肺部解剖结构功能、评估生理状态、检测和诊断病变的主要影像学工具。鉴于肺部各解剖结构间特殊的关联关系和图像成像缺陷、组织病变等干扰因素对分割效果的影响,学术界已在经典图像处理方法基础上针对CT图像中的肺部解剖结构分割进行了大量研究。方法通过对相关领域有代表性或前沿性文献的归纳总结,系统性地梳理了现有肺组织、肺气管、肺血管、肺裂纹、肺叶或肺段等解剖结构CT图像分割方法的主要流程、方法理论、关键技术和优缺点,讨论了各解剖结构分割的参考数据获取、实验设计方法和结果评价指标。结果分析了现有研究在结果精度和鲁棒性方面所面临的挑战性问题,以及基于分割结果在定位病变、定量测量、提取其他结构等方面展开的热点应用,特别详述了当前被重点关注的深度学习方法在本领域的工作进展,同时展望了本领域在分割理论方法和后续处理等步骤的发展趋势,并探索了如何在实践中根据分割结果发现新的临床生物标志。结论快速精确地从CT图像中分割肺部各解剖结构可以获取清晰直观的3维可视化结构影像,展开解剖结构内部的定量参数测量或结构之间的关联关系分析能提供客观、有效的肺部组织疾病辅助诊断依据信息,可以大大减轻临床医生的阅片负担、提高工作效率,具有重要的理论研究意义和临床应用价值。
-
关键词
CT图像
肺组织分割
肺气管分割
肺血管分割
肺叶分割
-
Keywords
CT images
pulmonary segmentation
pulmonary airway segmentation
pulmonary vasculature segmentation
pulmonary lobe segmentation
-
分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于CT影像的肺组织分割及其功能定量分析
被引量：5
- 2
-
-
作者
耿欢
覃文军
杨金柱
边子健
赵大哲
-
机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学医学影像计算教育部重点实验室
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第3期581-587,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(61172002
61302012)资助
+4 种基金
国家科技支撑计划项目(2014BAI17B01)资助
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2012AA02A607)资助
中央高校基本科研业务费(N130418002
N140402003
N140407001)资助
-
文摘
高精度的肺组织分割是肺功能定量分析的前提和基础,有利于慢性阻塞性肺病的辅助诊断.传统的肺组织分割方法没有去除肺轮廓内部的细支气管,且无法处理严重粘连的肺气肿病例.本文提出一种全自动的三维肺组织分割方法:首先采用带有错误检测机制的二维图像阈值选取和三维区域增长进行粗分割,得到肺气道和肺实质组成的肺部充气区域;然后结合阈值和气管形态分析分割肺气道树,在防止泄露的同时提取更多肺内细支气管;最后通过扫描线粘连定位和动态规划,实现前、后联合粘连的定位及左右肺分离.实验中分别采用20组EXACT09数据和20组VESSEL12数据对所提出的方法进行评价,结果显示提取的气道树平均分支数为131个,与医生标记的金标准比较分支检出率为54.09%;肺实质分割结果与数据集提供肺轮廓M ark比较,Jaccard系数为95.35%,平均绝对边界距离为0.89mm.结果表明,本文方法能够有效的提取肺组织,运行时间与传统方法相比在临床实际应用中具有一定优势.
-
关键词
肺组织分割
肺实质分割
肺气道分割
肺功能定量分析
-
Keywords
pulmonary tissue segmentation
pulmonary parenchyma segmentation
pulmonary airways segmentation
quantitative analysis of the pulmonary function
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
