基于CT图像的自动肺实质分割方法

一种基于三维CT 图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特 定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题·通过多组胸部CT 序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效。

方法在这里 https://blog.csdn.net/tianjinyikedaxue/article/details/89951069 里面有dcm文件，可直接运行

Luna16数据集是三维的，使用yolov3进行肺结节检测是无法直接处理的。需要把Luna16数据集的三维图片转换成二维图片，把标注生成对应的.xml文件才行。getDataCsv.py生成.xml及二维图片，getImg.py完成肺实质分割，getMat.py对疑似肺结节切割生成.Mat。 注意!!!!!原始getMat.py、traindataset.py有误（有bug），因为csdn无法修改资源，详情见https://blog.csdn.net/qq_24739717/article/details/101034728

使用python语言，实现CT图像的肺实质分割，提取肺实质模板。