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核素肾动态显像肾脏感兴趣区域分割算法的研究

China Medical Devices(2017)

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Abstract
目的 提出一种新颖的核素肾动态显像肾脏感兴趣区自动勾画算法.方法 选取30位行核素肾动态显像患者作为研究对象,首先对原始肾图做形态学运算、强度对增强和高斯滤波等预处理,去除非感兴趣区和提升图像对比度;接着采用最大类间差法(Otsu)自适应确定最佳阈值,完成肾脏的初步分割;然后形态学操作和边界追踪被用来提取肾脏边界.结果 基于本文算法的分割结果与专家手工分割结果具有很高的相关性,平均真符合率达91%,平均假误符合率为13.4%,平均假符合率为9.3%,边界误差距离为1.6个像素.且基于本文算法的Dice相似性系数(0.9061±0.0196)和平均耗时(2.1477±0.2835)s均优于其他算法.结论 基于本文的分割算法能快速准确的提取肾脏感兴趣区域,可应用于核素肾动态显像肾小球滤过率的测定.
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Key words
renal dynamic imaging,image segmentation,Otsu threshold method,morphological reconstruction,counter tracking
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