10.3969/j.issn.0254-3087.2013.06.024
CT影像中一种基于知识的脊髓自动提取方法
基于CT影像人体结构的特征知识,提出了用3个主要步骤实现脊髓的自动提取功能.并在检测脊髓概率区关键步骤中,基于脊髓及其周围结构的特征知识,建立了一个全新的特征模型进行脊髓内一点的检测,并基于该点进行区域增长得到脊髓概率区,进而在脊髓概率区内实现脊髓的检测.在临床60例患者CT图像序列的试验中,躯干轮廓检测率全部达到100％,脊髓概率区的检测率有2例为99％,其余均为100％,基于脊髓概率区的脊髓检测率全部可以达到100％.引入特征模型自适应修正,可以实现全部60例患者CT图像序列脊髓的自动提取.运行于笔记本平台上,患者CT图像序列脊髓检测时间可以达到3 s左右,完全满足临床要求.脊髓自动提取功能的实现,避免了临床放疗医师进行手动勾画的烦琐工作,同时也降低了勾画结果对放疗医师技术水平的依赖,在临床放射治疗领域具有重要意义.
CT影像、自动提取、特征模型、区域增长、手动勾画
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Q332(人工选择与自然选择)
国家自然科学基金61071057
2013-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1367-1373
