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目的:研究一种半自动的适用于CT图像中肝脏病变区域比较复杂的图像分割方法。方法:C-V模型和多相水平集相结合的分割方法,C-V模型依靠图像的全局性质使演化曲线最终停留在目标物体的边界,达到分割目标物的目的。多相水平集方法的引入,使得分割多目标区域成为可能,同时还避免了水平集函数过多而带来的覆盖区域的重叠和真空问题。结果:经过多次迭代,肝脏病变区域的低密度区的癌变区域和高密度区都被很好地分割了出来,实现了分割肝脏复杂区域的目的。结论:各目标区域都能够很好地分割出来,效果较好。