Bayesian分类算法和活动轮廓模型在肝包虫CT图像分割中的应用

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肝包虫病是一种牧区常见的寄生虫病,严重危及人类键康。针对该病的CT影像特征,提出一种同时对肝脏及包虫病灶进行分割的迭代算法。在每一步迭代过程中,算法分为初始分割和优化分割两个步骤:首先,在CT切片图像中确定位于正常肝脏及包虫病灶区的种子点,结台Gaussian率模型和Bayesian分类算法对肝脏及病灶区同时进行初始分割;然后,利用基于先验形状力场的活动轮廓模型算法优化初始分割结果,从而获得精确的分割边界,为了验证算法的有效性,将算法对不同病人的CT切片进行图像分割实验,并从主观和客观两个方面,把算法的分割结果与医师手动分割结果进行对比评估,其结果表明算法能在分割肝脏的同时准确地提取包虫病灶区。
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