Resumen

La extracción vascular pulmonar a partir de imágenes de TC torácica desempeña un papel importante en el diagnóstico de enfermedades pulmonares. Para mejorar la tasa de precisión de la segmentación vascular pulmonar, en este estudio se propone un nuevo enfoque de extracción vascular pulmonar. En primer lugar, se extrae el tejido pulmonar de las imágenes de TC de tórax mediante los métodos de crecimiento regional y varianza máxima entre clases. A continuación, se rellenan los huecos de la región extraída mediante operaciones morfológicas para obtener una región pulmonar completa. En segundo lugar, se extraen los puntos del vaso pulmonar del corte medio de las imágenes de TC de tórax como puntos semilla originales. Por último, los puntos semilla se extienden por toda la región pulmonar según el método de marcha rápida para extraer el vascular pulmonar en la imagen de gradiente. Se presentan y discuten los resultados de la extracción vascular pulmonar a partir de conjuntos de datos de imágenes de TC de tórax proporcionados por el enfoque introducido. Sobre la base de los píxeles reales y las medidas de calidad resultantes, puede concluirse que la precisión media de este método es de aproximadamente el 90%. Extensos experimentos demuestran que el método propuesto ha logrado el mejor rendimiento en la extracción vascular pulmonar en comparación con otros dos métodos ampliamente utilizados.

• Materias:Análisis de espectro Organización modular Diagnóstico automatizado Monitoreo Servicios de salud
• Subjects:Spectrum analysis Modular organization Automated diagnostics Monitoring Health services
• Palabras claves:imágenes de TC de tórax, extracción vascular pulmonar, vascular pulmonar, conjuntos de datos de imágenes de TC de tórax, nuevo enfoque de extracción vascular pulmonar, extracción vascular pulmonar, métodos de varianza de clases, región pulmonar completa, método de marcha rápida, píxeles de verdad básica
• Keywords:chest CT images, pulmonary vascular extraction, pulmonary vascular, chest CT image datasets, new pulmonary vascular extraction approach, Pulmonary vascular extraction, class variance methods, complete lung region, fast marching method, ground truth pixels