基于多阈值单水平集方法的医学图像分割

• 作者: 史瑞芝 张娜 张建勋 王慧娟
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像分割 单水平集 Chan-Vese(CV)模型 多区域分割
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 1164-1169
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 3685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2009.11.012

摘要

针对Chan-Vese的无边界主动轮廓模型(CV模型)只能区分前景与背景的缺点,提出了一种基于多阈值单水平集的医学图像分割方法,并将此方法应用于微创手术的预处理中.由于医学图像结构复杂,具有器官轮廓多连接等特点,因此使用常规的水平集方法进行分割往往不能取得理想的效果,而该方法采用修改目标泛函的方式引入多类分割,具有多区域分割的特点,只需经过一次单水平集的迭代循环,即可将图像根据灰度不同划分为多个区域,具有精确、快速等优点.对不同的合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法实现了快速精确的多区域分割,能很好地提取到医学图像中的骨骼轮廓,分割效果达到了预期水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建勋	南开大学机器人与信息自动化研究所	60	906	14.0	29.0
2	张娜	南开大学机器人与信息自动化研究所	15	99	7.0	9.0
3	王慧娟	北华航天工业学院计算机科学与工程系	14	69	5.0	8.0
4	史瑞芝	南开大学机器人与信息自动化研究所	1	2	1.0	1.0