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基于改进窄带水平集的三维肝脏肿瘤分割

28 2015 ,51(13) Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 基于改进窄带水平集的三维肝脏肿瘤分割 1,2 3 1 1 赵 洁 ,欧陕兴 ,蒋世忠 ,易法令 1,2 3 1 1 ZHAO Jie , OU Shanxing , JIANG Shizhong , YI Faling 1.广东药学院 医药信息工程学院,广州 510006 2.南方医科大学 生物医学工程学院 医学图像处理重点实验室,广州 510515 3.广州军区总医院 放射科,广州 510000 1.School of Medical Information Engineering, Guangdong Pharmaceutical University, Guangzhou 510006, China 2.Key Lab of Medical Image Processing, School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China 3.Department of Radiology, Guangzhou Army General Hospital, Guangzhou 510000, China ZHAO Jie, OU Shanxing, JIANG Shizhong, et al. 3D segmentation of liver tumors combined with improved narrow band level set. Computer Engineering and Applications, 2015, 51 (13):28-30. Abstract :Three-dimensional liver tumor segmentation is a hot issue in medical image processing study. Accurate and fast liver tumor segmentation from abdominal CT sequences is the basis for liver lesions diagnose. The level set method is sensitive to contour and has large amount of computation. It is inflexibility to set the width of the narrow band. The new method improves traditional level set method. Firstly, divided liver image with watershed method, the block where initial contour in is marked, and the labeled blocks make up narrow band. The level set algorithm can convergence initial contour to the exact contour in narrow band. Then using its edge as the initial contour of the adjacent CT sequence, with the new algorithm mentioned above split the liver tumor from a sequence of images, the process is repeated until get all segmentation result from the entire slices, then 3-D reconstructed. Key words :level set; narrow band; watershed; liver tumor segmentation; 3-D reconstruction 摘 要:三维肝脏肿瘤识别是当前研究的热点问题,如何准确快速地从腹部CT 序列中分割出肝脏肿瘤是肝部病变 诊断的基础。针对水平集方法在进行分割时收敛速度较慢,设置窄带

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