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申请/专利权人：大连百首企家科技有限公司

摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及基于一种基于区域生长的胸部CT肺癌病灶定位分割方法，该方法包括：获取胸部CT影像，根据边缘检测算法提取胸部CT影像的目标区域；依据目标区域提取种子点；依据目标区域的灰度数据和位置数据建立走向变化模型；依据走向变化模型对种子点进行筛选提取可生长点；依据可生长点完成区域生长得到最终分割结果。本发明通过增加对种子点进行筛选的步骤，以及结合小细胞肺癌特征分析建立走向变化模型对种子点生长准则进行调节限制，从而对种子点进行再筛选并完成区域生长分割，有效提取小细胞肺癌部分，解决了现有技术中因为灰度表现相近，导致其他不相关区域也被生长分割提取的技术问题。

主权项：1.一种基于区域生长的胸部CT肺癌病灶定位分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取胸部CT影像，根据边缘检测算法提取所述胸部CT影像的目标区域；依据所述目标区域提取种子点；依据所述目标区域的灰度数据和位置数据建立走向变化模型；依据所述走向变化模型对所述种子点进行筛选提取可生长点；依据所述可生长点完成区域生长得到最终分割结果；所述获取胸部CT影像之后，所述方法还包括：对所述胸部CT影像使用灰度化算法进行灰度化处理；所述根据边缘检测算法提取所述胸部CT影像的目标区域进一步包括：通过大津阈值对所述胸部CT影像进行阈值分割后，提取灰度值较大的部分；将所述灰度值较大的部分应用边缘检测算法对该部分进行筛选提取目标区域；其中，所述种子点为各个目标区域的区域中心点；所述依据所述目标区域的灰度数据和位置数据建立走向变化模型进一步包括：针对每个目标区域的种子点，依据该种子点的灰度数据和位置数据计算该种子点的走向角度特征量；依据所述走向角度特征量确定其走向变化特征；依据每个种子点的走向变化特征建立走向变化模型；所述针对每个目标区域的种子点，依据该种子点的灰度数据和位置数据计算该种子点的走向角度特征量进一步包括：基于区域生长算法预设灰度差异阈值，选取灰度数据满足所述灰度差异阈值的种子点作为待生长点；针对每个待生长点，提取其邻域范围内的像素点，确定其邻域范围内的像素点满足所述灰度差异阈值的像素点的数量；依据所述其邻域范围内的像素点满足所述灰度差异阈值的像素点的数量确定该待生长点的走向差异特征；所述针对每个目标区域的种子点，依据该种子点的灰度数据和位置数据计算该种子点的走向角度特征量进一步包括：根据所述待生长点的走向差异特征计算得到所述待生长点的生长特征值；所述待生长点的生长特征值以及其邻域范围内的像素点满足所述灰度差异阈值的像素点的数量计算得到所述待生长点的走向角度特征量；所述依据所述走向角度特征量确定其走向变化特征；依据每个种子点的走向变化特征建立走向变化模型进一步包括：依据所述待生长点的生长特征值和其相邻的点的生长特征值计算每个待生长点与相邻的点的生长区域的相关性；依据所述生长区域的相关性和所述每个待生长点的走向角度特征量计算得到所述待生长点的生长符合程度；依据每个待生长点的生长符合程度确定其走向变化特征；依据每个待生长点的走向变化特征建立模型得到走向变化模型；所述依据所述走向变化模型对所述种子点进行筛选提取可生长点进一步包括：将所有种子点输入所述走向变化模型，对所有种子点进行筛选；将所述种子点的走向变化特征大于预设阈值的，提取作为可生长点。

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