[发明专利]一种基于多模态数据的超体素序列肺部图像的3D肺结节分割方法有效
| 申请号： | 201710406314.5 | 申请日： | 2017-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN107230206B | 公开（公告）日： | 2020-03-13 |
| 发明（设计）人： | 强彦;崔强;杨晓兰;强薇;赵涓涓;王华 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/33 |
| 代理公司： | 北京恒创益佳知识产权代理事务所(普通合伙) 11556 | 代理人： | 宋华 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态数据的超体素序列肺部图像的3D肺结节分割方法，包括以下步骤：步骤A，通过超像素分割和自生成神经森林聚类提取得到序列肺实质图像；步骤B，采用基于互信息的PET/CT多模态数据配准序列肺实质图像；步骤C，采用多尺度可变圆形模板匹配算法标记并提取精确序列肺结节区域；步骤D，使用超体素3D区域增长算法对序列肺结节图像进行三维重建，得到最终的肺结节的三维形态。使用超体素3D区域增长算法形成肺结节的三维重建区域，可以反映出肺部病灶与周围组织的动态关系，而且便于从直观上了解肺结节形状、大小、外观等形态和与周围胸膜或血管的牵拉情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 数据 超体素 序列 肺部 图像 结节 分割 方法 | ||
【主权项】：
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