[1]谷珊珊,张怀文,王运来.基于水平集稳健特征统计算法的脑肿瘤自动分割研究[J].中国医学物理学杂志,2016,33(1):63-67.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.01.014]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(1):63-67.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.01.014]
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基于水平集稳健特征统计算法的脑肿瘤自动分割研究()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
33卷
期数:
2016年1期
页码:
63-67
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2016-01-15

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2016)01-0063-05
作者:
谷珊珊1张怀文2王运来1
1.解放军总医院放疗科,北京100853;2.江西省肿瘤医院放疗技术科,江西 南昌330029
关键词:
放射治疗脑肿瘤CT图像稳健特征统计水平集算法
分类号:
R739.41;R312
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2016.01.014
文献标志码:
A
摘要:
【摘 要】目的:研究基于水平集的稳健特征统计算法在脑部CT图像上自动勾画肿瘤轮廓的方法。方法:选取种子点,通 过稳健统计量描述种子点及其周围点对象的特征,基于水平集算法进行轮廓演化,确定肿瘤的边界。运用C++语言编程 处理图像,得到肿瘤的分割结果。选用正确率、体素相对差异率、对称位置表面距离的均方根、对称位置的平均表面距离 等指标评价肿瘤分割结果与医生勾画结果的一致性。结果:19例脑瘤患者的CT图像进行肿瘤勾画,均能自动准确勾画 肿瘤轮廓。平均正确率为0.92,体素相对差异率为0.12,对称位置表面距离的均方根为0.25 mm,对称位置的平均表面距 离为0.49 mm,各评价指标均优于区域增长算法。结论:基于水平集稳健特征统计的分割算法,可以实现肿瘤轮廓的自 动勾画,结果准确可靠。

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备注/Memo

备注/Memo:
江西省卫生厅科技计划项目(20141125)
更新日期/Last Update: 2016-01-20