医学图像处理中的肺部分割的小例子

资 源 简 介

医学图像处理中的肺部分割的小例子

详 情 说 明

在医学图像处理领域，肺部分割是从CT或MRI扫描图像中准确提取肺部区域的重要步骤。MATLAB由于其强大的图像处理工具箱，常被用于此类任务。下面介绍一个典型的肺部分割实现思路：

首先需要对原始医学图像进行预处理。由于肺部组织在CT图像中具有特定的灰度范围，通常会采用自适应阈值分割的方法来初步提取肺部区域。这种方法能够根据图像局部特性自动调整阈值，适应不同扫描条件下的灰度变化。

接下来是关键的形态学处理阶段。由于初步分割结果可能包含气管等内部结构，需要通过形态学开运算消除细小噪声，再使用闭运算填充肺区内部空洞。这个步骤通常会配合适当大小的结构元素进行操作。

之后可能需要处理肺部和胸腔的粘连问题。通过边缘检测或区域生长算法可以有效分离粘连区域。对于双侧肺部的分割，可以考虑利用人体对称性进行辅助处理。

最后进行后处理优化，包括去除过小的误分割区域、平滑肺部边界等操作。最终得到的二值掩模可以用于后续的定量分析或三维重建。整个流程体现了医学图像处理中形态学操作与阈值技术相结合的基本思路。