基于三维连通性特征的肝脏血管超声图像分割方法

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针对超声图像中的肝脏血管的分割问题,提出一种基于三维多尺度旋转不变的连通性特征进行分割的方法。该方法在多尺度空间中,提取三维空间中血管主方向上的连通性特征,并通过随机森林分类器使用该特征进行分类。其方法充分利用了三维图像中有限的信息,克服了现有方法在高噪声环境下效果较差的缺点,能够有效地区分出斑点噪声和肝脏血管。实验表明该方法能在超声图像的高噪声环境下准确地分割出肝脏血管组织,该方法的准确度和有效性较当前方法有显著提升。
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