CT是无侵犯性的器官体外光学手段，由于其光学速度较慢、分辨力较高、效果较好，在对肝脏疾病的临床中占据主导地位。通过对肝脏CT图像展开拆分，萃取出有肝脏的组织并取得适当的特征信息，然后展开肝脏的三维重建，医生可以很直观地理解患者肝脏内部的详细情况，对临床及下一步化疗计划的制订起着关键作用。可见，肝脏的拆分对肝脏疾病的临床以及化疗其有最重要的意义。基于区域生长的图像拆分算法合适拆分灰度图像，比较其他算法（如边缘检测分割法等)比较稳定、较慢，可以便利地转变参数。
区域生长算法的基本.构建就是指在被拆分对象内部设置种子区域(一般来说由一个或多个像素包含)开始的。对种子区域的邻接像素展开估计，以确认它们否应当被重新加入到种子区域，如果是，则被加到到该区域，使种子区域生长，之后上面的过程，直到再行没新的像素被重新加入。其中，种子点可以使用嵌入式或自动方法原作。
使用传统的区城拆分方法对肝脏的组织展开拆分时，很更容易导致过拆分的现象，本文构建一种可以增加过拆分的区域生长算法：相邻倒数阈值法。医学图像拆分是医学图像分析领城的一个挑战性的研究课题，而人体肝脏图像的拆分又是医学南像拆分中的难题，拆分结果的优劣直接影响医生对患者的临床结果。
通过对人体肝脏CT医学图像展开相邻倒数问值拆分算法的实验，获得了上面一系列的实验结果图像，对实验结果展开分析和较为，可以显现出该方法具备以下特点:（1）计算出来非常简单，更容易构建，具备较高效率，所用计算出来时间较短(1~1.5s)。(2)限于于不过于简单和对比较为显著的图像的拆分。对于肝脏图像中灰度级显著区别于周围的组织而且边界明晰的图像，采行阈值拆分方法展开处置效果较好，需要超过预期目标。(3)相邻倒数阈值法从或许上可以指出是在相连门限阈值法的结果上展开了一次形态学上的生锈，可以增加过拆分，但在拆分中必须有适合的区域半径才能获得更为失望的结果。
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