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  • 简介:在肺的断层图像中,由于肿瘤和组织之间复杂的关系,肿瘤的边缘往往是模糊的,尤其是在病理区,肿瘤附着于胸和肺的病例。这使得肿瘤分割更加困难。为了准确地对肺CT图像进行分割,提出了一种基于支持向量机的方法和改进的水平集模型。首先,将图像分为若干块单元,然后提取每个块的纹理、灰度和形状特征,然后对其进行训练以检测可疑病灶区域;最后,将可疑边缘提取为优化病变区域后的初始轮廓,并用形态学梯度修正的水平集模型。实验结果表明,该方法能有效快速地分割出具有较高精度的复杂肺部CT图像。

  • 标签: CT图像分割 水平集模型 支持向量机 肺部 断层图像 形状特征