[1]高磊,段辉宏,周韡鼎,等. 基于CT影像的肺叶分割技术研究进展[J].中国医学物理学杂志,2019,36(10):1168-1172.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.10.010]
　GAO Lei,DUAN Huihong,ZHOU Weiding,et al. Progress on CT image-based lung lobe segmentation techniques[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(10):1168-1172.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.10.010]
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 基于CT影像的肺叶分割技术研究进展()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
36卷
期数:
2019年第10期
页码:
1168-1172
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2019-10-29

文章信息/Info

Title:
 Progress on CT image-based lung lobe segmentation techniques
文章编号:
1005-202X（2019）10-1168-05
作者:
 高磊; 段辉宏; 周韡鼎; 聂生东
 上海理工大学医疗器械与食品学院， 上海 200093
Author(s):
 GAO Lei;  DUAN Huihong;  ZHOU Weiding;  NIE Shengdong
 School of Medical Instrument and Food Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
关键词:
 ; CT图像; 肺叶; 分割; 综述
Keywords:
 ; computed tomography image;  lung lobe;  segmentation;  review
分类号:
R318；R816.41
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.10.010
文献标志码:
A
摘要:
 肺叶的鉴别对于肺部疾病类型以及严重程度的鉴别具有重要的临床意义，但由于部分容积效应，患者运动以及病理因素等导致CT图像模糊，肺叶分割成为一项具有挑战性的分割难题。本文主要对国内外肺叶分割算法的发展情况进行综述：首先对肺叶分割的研究背景及意义进行介绍；然后以肺裂检测步骤以及肺裂曲面生成步骤为区分标志，分别对各类肺叶分割算法的优点及其存在的缺陷进行分析；最后对肺叶分割算法未来的发展进行展望。
Abstract:
 Abstract: The identification of lung lobes is of great significance in the analysis of the type and severity of lung diseases. However, the CT image blurring caused by partial volume effect, patient movements and pathological factors makes the lung lobe segmentation become a challenging problem. Herein the domestic and international developments of the algorithms for lung lobe segmentation are mainly summarized. Firstly, the research background and significance of lung lobe segmentation are introduced. Subsequently, the algorithms used for lung lobe segmentation and their advantages and existing defects were analyzed from the two aspects of lung fissure detection step and lung fissure surface generation step. Finally, the development prospect of the algorithms for lung lobe segmentation is presented.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2019-06-20
【基金项目】国家自然科学基金（81830052）；上海市自然科学基金（14ZR1427900）
【作者简介】高磊，在读硕士，研究方向：医学图像处理，E-mai: gaolei_1995@126.com
【通信作者】聂生东，博士，教授，研究方向：医学图像处理，E-mail: nsd4647@163.com
更新日期/Last Update: 2019-10-30