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题名肺部CT图像中的解剖结构分割方法综述
被引量：7
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作者
边子健
覃文军
刘积仁
赵大哲
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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
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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
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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)~~
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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。
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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
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Keywords
CT images
pulmonary segmentation
pulmonary airway segmentation
pulmonary vasculature segmentation
pulmonary lobe segmentation
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于CT影像的肺组织分割方法综述
被引量：9
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作者
耿欢
覃文军
杨金柱
曹鹏
赵大哲
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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
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第7期1929-1935,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61172002
61302012
+4 种基金
61502091)
国家科技支撑计划资助项目(2014BAI17B01)
家"863"计划资助项目(2012AA02A607
2015AA020106)
中央高校基本科研业务费专项资助项目(N140402003)
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文摘
CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像由于噪声、伪影、部分容积效应等干扰而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以分离的问题,系统地综述了针对肺部各个分割对象的有效解决方法。从肺实质分割、肺血管分割、肺气道分割、肺叶分割、肺结节分割以及肺部病变组织的分割等方面,详细分析了面临的挑战性问题和当前研究进展,并阐述了肺组织分割方法的发展趋势。
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关键词
肺组织分割
肺实质分割
肺血管分割
肺气道分割
肺叶分割
肺结节分割
肺部病灶分割
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Keywords
lung tissues segmentaion
pulmonary parenchyma segmentation
pulmonary vascular segmentaion
pulmonaryairways segmentation
pulmonary lobe8 segmentation
pulmonary nodules segmentation
]ung lesions segmentaion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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