融合类间方差和概率误差的肺部图像分割

来源：电子测量技术杂志2024年第8期北京时间：

作者：李钢

单位：1.南昌师范学院数学与信息科学学院 南昌 330032; 2.南昌市教育大数据智能技术重点实验室 南昌 330032

摘要：X线胸片图像存对比度低、边界模糊等不足，严重影响了X线胸片图像的分割效果。为了利用X线胸片图像快速且准确地对肺部疾病进行诊断和治疗，本文提出了一种基于类间方差和概率误差的X线胸片肺部图像分割算法。该算法在对X线胸片图像预处理的基础上，首先利用X线胸片图像中的人体结构信息进行图像粗分割；然后对预处理图像分别计算目标类和背景类之间的类间方差和概率误差，并在无量纲化处理后，设计新的分割目标函数来计算最佳阈值，从而实现图像细分割；最后合并粗、细分割过程的分割结果，并进行优化，从而基于最佳阈值的图像分割。X线胸片图像的对比实验结果显示，本文算法的DSC和IOU指标分别为89.5%和81.1%，分割所得肺部区域在完整性和准确性上都有良好表现，表明本文算法是有效可行的，适合基于X线胸片图像的肺部图像分割。

关键词：图像分割;阈值分割;间方差;概率误差

基金资助：国家自然科学基金(62062038)、江西省教育厅科技项目(GJJ190833，GJJ212603，GJJ2202013)、南昌师范学院科研项目(21KJYB01)、南昌师范学院博士启动基金(NSBSJJ2020016)项目资助