肾脏CT图像全自动分割系统设计与实现

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计算机断层扫描(CT)是目前临床上肾脏成像最常用的方法之一。精确可靠的CT图像肾脏分割结果可以为肾脏疾病的临床诊治提供重要依据。目前CT图像肾脏分割面临的主要挑战是:其一,主流的手动分割和半自动分割方法人工操作量大,对操作者经验及专业水平要求较高,分割结果易受操作者主观因素影响而无法复现;其二,造影剂导致了肾动静脉血管与肾脏的CT值高度相似,且肾脏的CT值也不再稳定于一个区间。
  面对上述挑战,本文结合CT图像肾脏形态特征研究了全自动分割方法。首先,本文使用YOLOv3算法进行肾脏粗定位,结合其结果使用改进区域生长算法实现肾脏精确定位。然后,本文提出SDRLSE算法,这是一种结合结构相似性和目标区域对比度的改进距离正则化水平集算法,该算法根据CT图像序列间的上下文联系逐层分割获得肾脏分割结果。最后,本文提出使用三维距离正则化水平集算法对分割结果进行优化。
  基于上述方法研究,本文设计并实现了一种肾脏CT图像全自动分割系统。将本系统应用于临床增强CT图像对其分割结果的准确性进行测试,对比其他算法分割结果,本系统分割结果获得了平均值为0.967的DICE系数以及平均值为0.936的交并比得分,优于其他算法。同时,本文采用GPU模式实现了分割效率的提升,与CPU模式相比,提升了3倍的速度。本系统实现了全自动的分割流程,获得了肾脏、肾皮质与肾髓质精确鲁棒的分割结果,并通过临床CT图像验证了本系统具有良好的稳定性和可靠性。
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