王娜娜，陈树越

（中北大学 信息与通信工程学院 太原 030051）

0 引言

肺部疾病一直严重威胁着人类健康，在我国肺癌死亡率每年平均以4.4%的速度上升，自1996年以后上升为我国癌症患者的第一杀手。如果肺癌能在早期被诊断和治疗，其5年生存率可达40%～70%[1]。由于CT图像能够提供高清晰度的图像，并且为图像中各组织提供很高的对比度，通常应用于肺部疾病的诊断。在肺部疾病计算机辅助诊断研究中，肺实质的分割是最为核心的步骤，是影响分析自动化、稳定性、结果精确性的关键问题，其处理结果的好坏直接影响到后续的分析过程。图像分割的本质就是按照一定的准则将图像划分为不同且不相交的区域，区域内部具有相同或相近的特性，而相邻区域之间则具有不同的特性且被区域间的边界分开。肺实质的分割指的是将肺实质从肺部CT图像中提取出来，为临床治疗和病理学研究提供可靠依据。

近年来，肺部CT图像在临床上的应用越来越广泛，临床实践证明，能检测肺结节最有效的手段是多层螺旋CT[1-4]。对于肺部CT图像而言，肺实质的分割是实现自动量化诊断的前提，具有十分重要的研究价值：(1)提取肺实质有利于医生进行诊断和治疗，对解剖结构进行几何、物理、统计等参数策略，建立信息数据库；(2)有利于进一步确定病灶的体积大小和病变程度，便于医生

及时准确地制定治疗方案；(3)确定其位置、形状、分布区域，为放射治疗、定向化疗、外科手术等治疗进行定位等。……