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简介：肺癌是当今对人类生命健康危害最大的恶性肿瘤之一，其发病率在癌症中位居第二，也是世界上恶性肿瘤中最常见的死亡原因。肺癌的早期表现形式是肺结节，因此为了提高肺癌患者的生存率对肺结节的早期诊断和治疗是关键。利用图像处理检测病变特征，通过对CT影像的观察和分析，可以有效的帮助医生对实际病症情况做出准确判断。本文主要对肺部CT图像的结节点提取算法的研究与分析。使用计算机技术对肺部CT图像进行辅助处理，分割分割出结节部分，有助于医生进一步的诊断和处理，并对肺部病变的计算机自动识别打下基础。本文采用了直方图均衡化、灰度变换、平滑滤波等方法对CT图像进行增强，再通过边缘提取算法、大津算法、分水岭算法对肺部图像进行分割，最终实现对肺部病变区域的提取。
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