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We proposed a numerical calculation of the proportion of necrotic cells in pulmonary segmentation, pulmonary vessel segmentation lung disease site for diagnosis of lung disease from chest CT images. The first step is to separate the lungs and bronchi by applying a three-dimensional labeling technique from a chest CT image and a three-dimensional region growing method. The second step is to divide the pulmonary vessels by applying the rate of change using the first order polynomial regression, perform noise reduction, and divide the final pulmonary vessels. The third step is to find a disease prediction factor in a two-step image and calculate the proportion of necrotic cells.
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Xin Meng / 2012 / Illustration of the obstacles in computerized lung segmentation using examples / Medical Physics 39(8):4984~4991
M.S. Brown / 1997 / Method for segmenting chest CT image data using an anatomical model: preliminary results / IEEE Transactions on Medical Imaging 16(6):828~839
S. Hu / 2001 / Automatic lung segmentation for accurate quantitation of volumetric X-ray CT images / IEEE Transactions on Medical Imaging 20(6):490~498
Takayuki Kitasaka / 2003 / Lung area extraction from 3D chest X-ray CT images using a shape model generated by a variable Bézier surface / Systems and Computers in Japan 34(4):60~71
임예니 / 2005 / 하이브리드 접근 기법을 사용한 자동 폐 분할 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 32(7):625~635
M.S. Brown / 1997 / Method for segmenting chest CT image data using an anatomical model: preliminary results / IEEE Transactions on Medical Imaging 16(6):828~839
S. Hu / 2001 / Automatic lung segmentation for accurate quantitation of volumetric X-ray CT images / IEEE Transactions on Medical Imaging 20(6):490~498
Takayuki Kitasaka / 2003 / Lung area extraction from 3D chest X-ray CT images using a shape model generated by a variable Bézier surface / Systems and Computers in Japan 34(4):60~71
임예니 / 2005 / 하이브리드 접근 기법을 사용한 자동 폐 분할 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 32(7):625~635
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