Sammanfattning Med tanke på att de traditionella lungsegmentering algoritmer inte är anpassningsbara för de situationer som de flesta av juxtapleural knutor, som är undantagna som fett, och lunga inte segmenteras perfekt. I detta papper, flera metoder används omfattande inklusive optimal iterativ tröskel, tredimensionell konnektivitet märkning, tredimensionell region som växer för den inledande segmenteringen av lungparenkyma, baserat på förbättrad kedjekod, och Bresenham algoritmer för att reparera lungparenkyma. Papperet föreslår därför en helautomatisk metod för lungparenkyma segmentering och reparation. Nittiosju lungknutor thoraxiska datortomografi skannar och 25 juxtapleural nodule skannar används för att testa den föreslagna metoden och jämföra med den mest citerade rullande-ball metoden. Experimentella resultat visar att algoritmen kan segment lung parenkyma regionen automatiskt och exakt. Känsligheten för juxtapleural nodule inclusion är 100 %, segmenteringsnoggrannheten för juxtapleural nodule regioner är 98,6 %, segmenteringsnoggrannheten för lungparenkyma är mer än 95,2 % och den genomsnittliga segmenteringstiden är 0,67 s/ram. Algoritmen kan uppnå bra resultat för lungparenkyma segmentering och reparation i olika fall som noduler / tumörer ansluter till lungväggen.
Wei och Al. REF föreslog en metod för att reparera lungparenkymagränsen genom att kombinera en förbättrad kedjekodsalgoritm och Bresenhamalgoritmen.
A Fully Automatic Method for Lung Parenchyma Segmentation and Repairing
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}