生物、医药和医疗器械技术

本发明公开了基于多尺度滤波器的CT影像皮肤分割方法，属于医疗图像处理技术领域，包括获取CT图像和与之相应的皮肤轮廓区域(SKN)、骨骼肌组织外轮廓(OAM)、骨骼肌组织内轮廓(IAM)；对CT图像进行Min‑Max归一化处理，通过皮肤轮廓区域(SKN)、骨骼肌组织外轮廓(OAM)、骨骼肌组织内轮廓(IAM)获得皮肤组织的重点感兴趣区域(ROI)；通过2D滤波器对经过在人体Z轴(头至足部方向为Z轴)切片处理后得到的多帧人体2DCT图像，并进行滑动窗口操作，通过该2D滤波器进行滑动窗口计算方法，得到分割结果；该方法可完成对CT图像中皮肤组织的端到端分割，灵活且容易复现。

提高分割精度：多尺度滤波器能够捕捉CT影像中皮肤区域的细节特征，显著提高皮肤分割的准确性，为医学诊断提供可靠支持。

辅助疾病诊断：精确的皮肤分割有助于皮肤病、肿瘤等疾病的早期诊断和治疗规划，提升医疗效率和治疗效果。

推动智能医疗发展：该技术为医学影像的自动化分析提供核心算法，助力智能医疗系统的开发，提升医疗服务的智能化水平。

拓展医学影像应用：该技术不仅适用于皮肤分割，还可推广至其他器官和组织的影像分析，推动医学影像技术的创新与应用。

本发明是基于多尺度滤波器的CT影像皮肤分割方法，仅仅只需要通过简单且高效的图像处理和滤波器算法即可完成对CT图像中皮肤组织的端到端分割，灵活且容易复现。相比全监督的深度学习方法，省去了大量的训练时间，且根据不同的参数的设置，可以完成对任意的质量不同的CT图像进行精准的皮肤组织分割。