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Automated Lung Nodule Segmentation Using an Active Contour Model Based on PET/CT Images
文件大小:
451k
资源说明:从给定的文件内容来看,该文档是一篇关于肺结节自动分割技术的研究论文,论文的标题是“基于PET/CT图像的活动轮廓模型的肺结节自动分割”。以下是从标题、描述和部分提供的内容中提取出的知识点:
1. 肺结节自动分割技术:该论文提出了一种基于活动轮廓模型的肺结节自动分割技术,该技术能有效处理正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)图像中的肺结节分割问题。
2. 活动轮廓模型:活动轮廓模型(Active Contour Model),也称为蛇模型(Snake Model),是一种常用的图像分割方法。在本文中,该模型被用于在CT图像上准确地分割肺结节。这种模型通过能量最小化方法驱动初始轮廓变形,使其逼近目标边界。
3. PET/CT图像的应用:PET/CT技术是一种融合了正电子发射断层扫描(PET)和计算机断层扫描(CT)的成像方法。在肺结节的影像诊断中,PET/CT能够提供肺部组织和结节的代谢活性信息以及其解剖结构,有助于更准确地识别和评估肺结节。
4. 研究背景与意义:肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因之一。早期发现和诊断是治疗肺癌并提高生存率的关键。计算机辅助诊断(CAD)在肺癌的早期检测中扮演着重要角色。对肺结节进行准确的分割是CAD在肺癌应用中的基础。
5. 传统肺结节分割方法的局限性:文章提到,许多传统分割方法在分割恶性结节的同时,也会分割到一些血管和良性结节,这增加了结节识别的工作量,并使良性和恶性结节的评估复杂化。为此,提出了新的自动分割方法来克服这些局限性。
6. 新方法的三个步骤:提出的方法包括以下三个步骤:
- 步骤一:结合阈值分割和区域生长分割法完成CT上的肺实质分割。
- 步骤二:利用模板匹配法在PET上分割肺结节。
- 步骤三:运用活动轮廓模型在CT上准确地分割肺结节。
7. 研究结果:实验结果显示,新提出的方法能够有效分割PET/CT图像中的肺结节,并且与其他常用方法相比,达到了更高的分割准确度。
8. 关键词:肺结节、自动分割、PET/CT、活动轮廓模型。
9. 研究领域及发展:近年来,对于肺结节的分割研究在不断进展,已经提出了多种分割方法。这些方法包括使用局部形状分析进行CT扫描的小肺结节自动分割、利用对比区域生长和基于模糊连通性的区域生长法等。
通过上述知识点的详细描述,我们能够看出,该研究论文主要关注的是如何利用活动轮廓模型和PET/CT成像技术提高肺结节分割的准确性,从而为计算机辅助诊断提供更为准确的数据支持,最终提升肺癌的早期诊断和治疗效果。
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