PET/CT图像分割及其发展现状

方玲玲; 邱天爽; 潘晓航; 乔明泽

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.026

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

PET/CT图像分割及其发展现状

综述评论 | 更新时间：2025-07-16

- PET/CT图像分割及其发展现状
- Research on PET/CT Image Segmentation and Its Development
- 电子学报 2018年46卷第10期页码：2504-2510
- 作者机构：
  
  1. 辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029
  2. 大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁,大连,116023
  3. 辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029
  4. 大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁,大连,116023
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中国博士后科学基金 (No.2017M621130）;国家自然科学基金 (No.61172108，No.61139001，No.81241059，No.61671105，No.41671439）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.026
  中图分类号： TP391.41
- 网络出版：2018-10-25，
  
  纸质出版：2018
- 稿件说明：
移动端阅览
方玲玲, 邱天爽, 潘晓航, 等. PET/CT图像分割及其发展现状[J]. 电子学报, 2018,46(10):2504-2510.

FANG Ling-ling, QIU Tian-shuang, PAN Xiao-hang, et al. Research on PET/CT Image Segmentation and Its Development[J]. Acta Electronica Sinica, 2018, 46(10): 2504-2510.
方玲玲, 邱天爽, 潘晓航, 等. PET/CT图像分割及其发展现状[J]. 电子学报, 2018,46(10):2504-2510. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.026.

FANG Ling-ling, QIU Tian-shuang, PAN Xiao-hang, et al. Research on PET/CT Image Segmentation and Its Development[J]. Acta Electronica Sinica, 2018, 46(10): 2504-2510. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.026.

摘要

随着精准医疗技术的快速进步，PET/CT图像中病灶区域分割已在医疗计划制定中显现出重要作用.PET/CT将PET（功能代谢显像）和CT（解剖结构显像）两种先进的影像技术有机地结合在一起，是影像诊断学的一个重要进展.结合当前分割方法，本文详细介绍了PET/CT成像原理以及PET/CT图像的特点，对分割方法进行分类，深入分析各种方法的现状及其在肿瘤学中的应用.最后，进一步阐述了PET/CT图像分割技术的核心问题和发展趋势.

Abstract

With the rapid progress of precision medical technology

the segmentation of lesion regions in PET/CT images has played an important role in the development of medical plans. PET/CT combines two advanced imaging technologies organically: PET (functional metabolic imaging) and CT (anatomical structure imaging)

which is an important progress in image diagnostics. Combined with the segmentation methods

this paper describes the characteristics of PET/CT images

the analysis of the current methods and the clinical application. Finally

the paper elaborates the development trend of PET/CT image segmentation technology.

关键词

Keywords

references

浏览量

445

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

暂无数据