【摘 要】
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HIFU ntensity High ocused Id Ultrasoun F)（治疗是一种不做切口的治疗方法,已经逐渐用于超声图像的肿瘤治疗中。治疗过程中,肿瘤区域的分割多为人工分割,计算机辅助分割已经成为了研究热点。基于IMRG（Iterative multiple region growing）的理论提出了一种MRCG（Multiple growing ecompetitivregion）
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HIFU ntensity High ocused Id Ultrasoun F)（治疗是一种不做切口的治疗方法,已经逐渐用于超声图像的肿瘤治疗中。治疗过程中,肿瘤区域的分割多为人工分割,计算机辅助分割已经成为了研究热点。基于IMRG（Iterative multiple region growing）的理论提出了一种MRCG（Multiple growing ecompetitivregion））的方法,用于生成超像素,与最先进的一些超像素算法作对比,定量比较其边界依从性、分割准确度和运行时间,MRCG算法的综合性能比较好。结合MRCG方法,提出一种基于MRCG的自协调谱聚类方法,用自协调谱聚类方法合并MRCG生成的超像素,分割超声图像中的肿瘤区域。自协调谱聚类方法能够自适应合并阶段的聚类数目,减少人工干预。与人工分割结果相比,相似度的平均值为87.70%。对于一张大小为204×228的图片,基于MRCG算法的自协调谱聚类方法的运行时间为12.316s。最后将MRCG方法改进,使其能够基于超像素聚类,并将改进后的方法用于超声肿瘤图像的分割。为了减少人工干预,在不同聚类数目情况下分割,得到一系列的肿瘤区域,然后用其重叠区域估计可能属于真实肿瘤的区域,用其来筛选最佳的肿瘤区域,得到最合适的聚类数目。对于一张大小为204×228的图片,聚类数目的个数设置14个,基于MRCG算法合并的分割方法总的运行时间为1.568s,合并阶段用时0.057s。相似度的平均值为87.96%,且在评价轮廓的评价指标上有较大的优势。
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