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肺癌是當今對人類生命健康危害最大的惡性腫瘤之一，其發(fā)病率在癌癥中位居第二，也是世界上惡性腫瘤中最常見的死亡原因。肺癌的早期表現(xiàn)形式是肺結節(jié)，岡此為了提高肺痛患者的生存率對肺結節(jié)的早期診斷和治療是關鍵。利用圖像處理檢測病變特征，通過對CT影像的觀察和分析，可以有效的幫助醫(yī)生對實際病癥情況做出準確判斷。
本文主要對肺部CT圖像的結節(jié)點提取算法的研究與分析。使用計算機技術對肺部CT圖像進行輔助處理，分割分割出結節(jié)部分，有助于醫(yī)生進一步的診斷和處理，并對肺部病變的計算機自動識別打下基礎。本文采用了直方圖均衡化、灰度變換、平滑濾波等方法對CT圖像進行增強，再通過邊緣提取算法、大津算法、分水嶺算法對肺部圖像進行分割，最終實現(xiàn)對肺部病變區(qū)域的提取。
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