【摘 要】
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针对宫颈图像病灶分割时的初始轮廓敏感问题和图像灰度不明显问题,提出一种新的改进的水平集算法。首先利用各向异性滤波算法等进行图像的去噪;然后在二值图像上使用区域生长算法,提取出粗糙的宫颈病灶区域;最后建立一种基于新的符号压力函数的水平集模型,对初始分割进行细化。该算法可以将局部信息与全局信息结合起来并自动分配局部信息与全局信息的比例。以3种统计指标为标准对该方法进行了评估,该方法在准确性、敏感性和特
【机 构】
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上海理工大学光电信息计算机工程学院 上海200093;上海工程技术大学电子工程学院 上海201620;上海市第一妇婴保健院 上海201204
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针对宫颈图像病灶分割时的初始轮廓敏感问题和图像灰度不明显问题,提出一种新的改进的水平集算法。首先利用各向异性滤波算法等进行图像的去噪;然后在二值图像上使用区域生长算法,提取出粗糙的宫颈病灶区域;最后建立一种基于新的符号压力函数的水平集模型,对初始分割进行细化。该算法可以将局部信息与全局信息结合起来并自动分配局部信息与全局信息的比例。以3种统计指标为标准对该方法进行了评估,该方法在准确性、敏感性和特异性上可分别达到81.11%、63.97%和78.64%,分别比传统水平集算法高30.69%、15.15
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