简介：目的：有效且准确地提取肺部轮廓是自动计算心胸比例、判断心脏增大的一项很关键的步骤。胸片图像由于器官之间的灰度重叠以及病人体位的影响,肺部边缘不是很清晰,肺部区域内的灰度分布也不均匀,因此,对胸片图像肺部区域的分割具有一定的难度。本文提出一种基于改进的C-V水平集模型的肺部轮廓提取算法。方法：通过改进梯度函数及演化过程来提高算法的准确性和速度。结果：改进后的C-V水平集算法比原始算法的时间迭代次数减少1/3,时间大大缩短,演化效率提高,计算机自动分割速度加快。结论：实验表明,该算法简单高效,能提高图像分割的速度,适合应用于胸片肺部轮廓的提取,为自动计算心胸比率提供了较好的方法。
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