【摘 要】
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目的研究和改进水平集方法,实现B超图像中病灶区域的准确快速分割。方法分析已有水平集方法在B超图像处理中的局限,基于区域水平集的优点,将信息论中的熵引入图像处理,定义动
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院信息技术系,南方医科大学生物医学工程学院信息技术系电子技术系,南方医科大学基础医学院病理系,南方医科大学南方医院乳腺外科
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2010B060300001);广东省产学研项目(2011B090400037);广东省科技产业技术研究与开发专项(2013C1040471)
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目的研究和改进水平集方法,实现B超图像中病灶区域的准确快速分割。方法分析已有水平集方法在B超图像处理中的局限,基于区域水平集的优点,将信息论中的熵引入图像处理,定义动态权重因子,准确反映局部灰度阶梯变化状况,定量度量轮廓线像素点分别受到趋向目标、背景区域的两种作用力的动态权重,将其融合到区域水平集中,迭代引导曲线形变和位移。由于B超图像病灶分割属于指定区域的局部分割,所以将计算约束到局部范围,从而明显降低运算代价。结果动态权重因子水平集方法能够较好分割B超图像中的病灶区域,与几种主流水平集方法相比,本文方法精度更高,时间复杂度更小。结论动态权重因子方法能够更合理准确地判断病灶边界像素点,局部计算策略有效地提高了分割效率。
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