龚 安，赵 莉，姚鑫杰

(中国石油大学(华东) 计算机科学与技术学院，山东 青岛 266580)

0 引 言

气胸是一种可危及生命的常见疾病，具体是因为气体进入胸膜腔隙从而导致一些临床表现，如情况较轻时可能会出现胸部不适、呼吸不顺畅、咳嗽等症状，重则造成实质性肺损害的疾病从而危及生命[1]。早期对其进行快速准确的诊断和及时救治，有助于保障病人的生命安全。目前其主要诊断手段是采用X线胸片进行筛查和诊断。通常患有气胸的胸片表现为纵隔旁呈条带状透明亮度或胸腔顶端与横膈面肺底之间呈弧形透明光亮带，膈面或心缘较为清晰，患处肺野透光度较高，胸腔外中带可见压缩肺组织边缘和无肺纹理区[2-3]。因此通过胸片诊断病人是否有气胸以及气胸范围时，常常需要具备良好资质和丰富经验的放射科医生。然而在现阶段医疗系统中，X线相对其他医学影像诊断在费用上有明显的优势，每天产生的X线胸片数量相对较多[4]，并且现阶段中国医患比严重失衡[5]。因此，高效准确的计算机辅助诊断技术是非常迫切和急需的。

基于此，文中将设计一种自动化分割气胸的高效算法，通过学习数据集中不同类型气胸图像的特征，从而实现气胸区域的自动分割。

目前借助计算机辅助诊断气胸的研究成果相对较少，且在速度和精确度等方面尚不能满足临床应用的需求标准。Chan等[6]提出了一种基于多尺度强度纹理分割气胸的自动检测方法，该方法一方面计算相对复杂误差较大，另一方面实验采用32例(年龄18～65岁)外伤性气胸和自发性气胸以及10例正常胸片，样本稀疏且相对单一。……