作者：娜孜古麗·庫爾曼別克哈力旦·阿布都熱依木楊娜娜
**：《科技創新與應用》2023年第15期
摘要：醫學影像研究的發展為現階段肺癌病例的分析提供了平台，對肺部ct影象進行病灶區域的分割工作是對病灶區域定位的關鍵步驟。文章改進的閾值分割演算法的基礎上，提出一種簡潔有效的基於模板卷積的ct肺實質割演算法：
首先對影象進行預處理，消除原ct影象中的邊界雜訊，然後將其二值化，並修補模板邊界。在得到完整肺實質二值模板後，將其與原灰度圖卷積，反覆實驗證明了本分割方法的有效性和快捷性。
關鍵詞：ct影象；肺實質；閾值分割
1 引言
ct 影象的處理廣泛應用於肺癌的診斷和**中。近些年來，肺癌的發病率和病死率均迅速上公升，目前已居所有癌症之首。跟隨病人數量的擴大，醫生對ct影象的工作量也提高了不少，在這種情況下難免工作效率降低並出現誤診[1]。
為了幫助醫生減少重複性工作，ct影象的計算機輔助檢測技術已經成為影象處理領域的研究熱點。現代醫學領域已經越來越離不開計算機輔助醫學影像處理技術[2]的研究。
本文通過對改善的最佳閾值分割法的實驗進行改進，提出一種簡潔高效的肺實質分割方法。分割法的主要步驟如圖2所示。首先，讀入原始ct影象，對其進行預處理，然後分割目標區域。
2 ct影象預處理
考慮到 ct 成像過程中可能受到不同**的雜訊（如病人的衣服、空氣、檢查床等）干擾，預處理過程需要濾除隨機雜訊的影響[3]。首先對原ct 影象進行裁切，然後進行灰度變換，增強對比度，濾波增強處理[4]。圖1 所示為ct影象預處理結果圖，預處理的過程中，通過灰度變換和對比度增強等方法可以拉伸原ct影象的灰度，使原來病不清晰的病灶邊緣資訊顯現出來，有助於醫生對病灶的全面觀察。
3 ct影象分割
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