基于CT影像的肺组织分割及其功能定量分析

摘要 高精度的肺组织分割是肺功能定量分析的前提和基础，有利于慢性阻塞性肺病的辅助诊断．传统的肺组织分割方法没有去除肺轮廓内部的细支气管，且无法处理严重粘连的肺气肿病例．本文提出一种全自动的三维肺组织分割方法：首先采用带有错误检测机制的二维图像阈值选取和三维区域增长进行粗分割，得到肺气道和肺实质组成的肺部充气区域；然后结合阈值和气管形态分析分割肺气道树，在防止泄露的同时提取更多肺内细支气管；最后通过扫描线粘连定位和动态规划，实现前、后联合粘连的定位及左右肺分离．实验中分别采用20组EXACT09数据和20组VESSEL12数据对所提出的方法进行评价，结果显示提取的气道树平均分支数为131个，与医生标记的金标准比较分支检出率为54.09％；肺实质分割结果与数据集提供肺轮廓Mark比较，Jaccard系数为95.35％，平均绝对边界距离为0.89mm．结果表明，本文方法能够有效的提取肺组织，运行时间与传统方法相比在临床实际应用中具有一定优势．