文献类型：期刊文章

作　　者：高杨[1] 王廷华[2] 董默[1] 徐春环[1] 高铭泽[1] 陈广新[1]

GAO Yang;WANG Tinghua;DONG Mo;XU Chunhuan;GAO Mingze;CHEN Guangxin(Medical Imaging School,Mudanjiang Medical College,Mudanjiang,Heilongjiang 157011;Recruitment and Employment Office,Mudanjiang Medical College,Mudanjiang,Heilongjiang 157011)

机构地区：[1]牡丹江医学院医学影像学院,黑龙江牡丹江157011 [2]牡丹江医学院招生就业处,黑龙江牡丹江157011

出　　处：《智慧健康》

基　　金：牡丹江市应用技术研究与开发计划项目《图像分割技术对脑部血管疾病标注的应用》(项目编号:HT2020NS102)。

年　　份：2023

卷　　号：9

期　　号：5

起止页码：1-3

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：动脉瘤与骨骼、软组织毗邻,增强动脉瘤的灰度值与骨骼接近,目前现有的分割方法都无法快速、精准地提取动脉瘤病灶。为实现医学图像的精准分割,本研究提出一种基于阈值、数学形态学的分割方法,在此基础上尝试提取病灶的形状特征。本研究利用OPENCV的图像分割算法库,结合自动化、半自动化两种方式,实现CTA动脉瘤病灶的分割提取与特征提取。结果表明,利用传统的分割方法,能够快速、精准地提取动脉瘤病灶与形状特征。

关 键 词：图像分割 CTA 动脉瘤 特征提取

分 类 号：R318[生物医学工程类] TP391.41[基础医学类]