【摘 要】
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目的通过抑制超声医学图像本身固有的斑纹噪声,改进超声图像分割的算法,使得超声分割的结果更加准确.方法采用基于重构形态学的分割算法,先对超声目标图像进行重构开运算与闭
【机 构】
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四川大学生物医学工程中心,Biomedical Engineering Center,Cardiac Medicine of Huaxi Hospital
【基金项目】
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the Excellent Young Teachers Program of MOE(EYTP);教育部博士基金;国家自然科学基金
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目的通过抑制超声医学图像本身固有的斑纹噪声,改进超声图像分割的算法,使得超声分割的结果更加准确.方法采用基于重构形态学的分割算法,先对超声目标图像进行重构开运算与闭运算,再对开闭结果进行top-hat运算,提取出相应亮度或暗度特征,最后找出亮暗度特征的边界实现全自动分割.结果利用本文方法对超声心脏图象进行自动分割,结果图象中没有因噪声而产生的伪边界,能够准确反映心脏各腔的真实情况. 结论本文方法能够实现对超声心脏图象各腔边界的完整提取,分割边界具有很好的连续性.此外,本文方法也可以对目标的明或暗特征单独提取,从而减小时间复杂度,并提高分割图象的准确性.
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