為將肺實(shí)質(zhì)區(qū)域從含有背景、噪聲的胸腔區(qū)域里分割出來，首先，應(yīng)用傳統(tǒng)的區(qū)域生長法初步定位肺部邊界輪廓；其次，去除肺部邊界噪聲，采用自適應(yīng)曲率閾值法修復(fù)肺部邊界；最后，應(yīng)用水平集法中的DRLSE模型精確地分割出肺部區(qū)域。融合兩種方法分割肺部區(qū)域，有效防止了圖像邊緣的漏檢，可處理多種類型病變的肺部圖像。在隨機(jī)抽取的150例圖像中，分割的準(zhǔn)確率達(dá)到96.9%，分割一幅圖像花費(fèi)的時(shí)間約為0.72 s，具有很強(qiáng)的魯棒性和較高的分割精度。本算法能精確完整地分割出肺部區(qū)域并保留了肺區(qū)內(nèi)的細(xì)節(jié)信息。