目的开发一种基于自适应阈值的图像分割算法,用于核素显像中甲状腺体积的测定。方法首先对甲状腺核素显像的图像进行平滑、增强、灰度变换等预处理;然后用自适应阈值算法和形态学处理分割出甲状腺区域;最后在甲状腺区域上设置参考点,得...目的开发一种基于自适应阈值的图像分割算法,用于核素显像中甲状腺体积的测定。方法首先对甲状腺核素显像的图像进行平滑、增强、灰度变换等预处理;然后用自适应阈值算法和形态学处理分割出甲状腺区域;最后在甲状腺区域上设置参考点,得出最大高度和每叶甲状腺面积,进而计算出甲状腺体积。结果以超声测得的甲状腺体积作为参考标准,选取偏差、精度、相对误差、相关度等评价指标对不同的甲状腺体积测定方法进行比较。不同方法的对比分析结果显示,基于本研究方法所测定的甲状腺体积不仅与超声测定结果高度相关(R^2=0.99),且精度(±2.14 m L)最高,测量偏差(0.9)、相对误差(3.2%±4.36%)最低。结论本研究开发的甲状腺体积测定方法精确、简便,有助于核医学科医生为患者制定个体化剂量方案。展开更多
文摘目的开发一种基于自适应阈值的图像分割算法,用于核素显像中甲状腺体积的测定。方法首先对甲状腺核素显像的图像进行平滑、增强、灰度变换等预处理;然后用自适应阈值算法和形态学处理分割出甲状腺区域;最后在甲状腺区域上设置参考点,得出最大高度和每叶甲状腺面积,进而计算出甲状腺体积。结果以超声测得的甲状腺体积作为参考标准,选取偏差、精度、相对误差、相关度等评价指标对不同的甲状腺体积测定方法进行比较。不同方法的对比分析结果显示,基于本研究方法所测定的甲状腺体积不仅与超声测定结果高度相关(R^2=0.99),且精度(±2.14 m L)最高,测量偏差(0.9)、相对误差(3.2%±4.36%)最低。结论本研究开发的甲状腺体积测定方法精确、简便,有助于核医学科医生为患者制定个体化剂量方案。
