【摘 要】
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由于受成像原理的限制,导致超声图像对比度低、边界模糊,因此基于边界的水平集分割效果很不理想.为了提高超声图像的分割精度和分割效率,提出了一种梯度信息与区域信息相结合
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北大学河北省数字医疗工程重点实验室,中国人民解放军66165部队
【基金项目】
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河北大学医工交叉研究中心开放基金资助项目(BM201103)
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由于受成像原理的限制,导致超声图像对比度低、边界模糊,因此基于边界的水平集分割效果很不理想.为了提高超声图像的分割精度和分割效率,提出了一种梯度信息与区域信息相结合的水平集分割算法. 首先对基于边界的距离正则化水平集演化( DRLSE)模型进行改进,将区域信息引入到边界指示函数中,并用改进后的边界指示函数代替DRLSE模型中的边界指示函数,最后,得到一个梯度与区域信息相结合的水平集演化模型. 结果表明,本文中的模型能准确分割甲状腺肿瘤超声图像,且在分割效率和分割精确度方面均比 DRLSE模型有所提高.
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