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摘要
胸膜结节的灰度与肺实质外围灰度十分接近,很难运用传统算法分割这种病变部位.针对胸膜结节难以精确分割的问题,在本文中提出了一种结合CV模型与贝叶斯模型的优化算法,本算法采用CV模型进行初分割,并在分割结果基础上采用了贝叶斯方法:通过CT图像上一帧来预测并更新胸膜结节信息,最后将筛选出的病变区域添加到初始分割轮廓上,完成肺实质的自动分割.运用本文提出的方法,对来自LIDC公开数据集中的32位病人共计234张CT样本图像进行仿真实验,综合得到本文算法对此类结节分割准确率、召回率和F值分别为99. 6%、93. 6%、96. 5%,较文中所对比算法有明显提升.实验结果表明,该算法具有不错的适应性和鲁棒性,并且提高了此类结节的分割精度.
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