【摘 要】
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超声医学图像的分割一直是计算机视觉领域一个具有挑战性的任务。目前文献中的分割方法主要包括传统的图像分割方法和基于深度学习的图像分割方法。由于有些超声医学图像样本量较少,难于利用需要大量样本的深度学习方法对图像进行分割;而在传统的图像分割方法中,有些方法需要手动调整参数来有效地分割超声医学图像中的目标。因此,利用自动参数选择方法来实现超声医学图像分割吸引了许多研究人员的关注。本文研究了从超声医学图像
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超声医学图像的分割一直是计算机视觉领域一个具有挑战性的任务。目前文献中的分割方法主要包括传统的图像分割方法和基于深度学习的图像分割方法。由于有些超声医学图像样本量较少,难于利用需要大量样本的深度学习方法对图像进行分割;而在传统的图像分割方法中,有些方法需要手动调整参数来有效地分割超声医学图像中的目标。因此,利用自动参数选择方法来实现超声医学图像分割吸引了许多研究人员的关注。本文研究了从超声医学图像中自动提取感兴趣区域的方法,并改进了一种针对超声医学图像的自适应阈值分割方法。本文的主要工作有:（1）研究了一种基于目标区域面积检测的超声医学图像感兴趣区域自动提取方法。该方法在将超声医学图像转换为二值图像的基础上,通过检测目标区域的连通性,并估计多个目标区域的面积参数值,并根据面积参数值来迭代确定最大连通区域,从而提取出感兴趣的目标区域。多幅超声医学图像的实验结果进一步验证了该方法的可行性。（2）给出了一种基于改进自适应阈值的超声医学图像分割算法。该方法先讲从超声医学图像中提取的感兴趣区域转换为积分图像;然后,使用网格搜索方法找到最佳的自适应阈值分割参数,以对提取的感兴趣区域进行分割。并通过计算医疗专家对目标区域提取的结果与本文方法的分割结果之间的重叠区域,来评价目标分割的效果。与文献中分割方法相比,本文改进的方法具有更好的分割结果。
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