基于改进Snake模型的超声乳腺肿瘤轮廓提取

• 作者: 刁现芬 张新宇 彭韵 汪天富
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 超声医学图像 图像分割 活动轮廓模型 Snake模型
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 7-9
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2011.06.003

摘要

二维超声影像中肿瘤轮廓特征是判断乳腺肿瘤的良恶性的重要依据.针对超声医学图像的特点,本研究对经典的Snake模型进行了改进:内部能量中加入轮廓平均长度项的控制;外部能量由基于图像统计特征的区域能量以及梯度方向势能决定,并提出了基于贪婪算法求解模型最小值的快速算法.实验结果显示本算法在噪声强度较大的模拟图像和超声医学图像中均取得了同人工分割近似的结果,而经典的snake模型和GVF模型受噪声干扰较大.大量的实验证明本算法有效地克服了散斑噪声对分割结果的影响,可准确高效地提取超声图像中的乳腺肿瘤轮廓.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪天富	深圳大学医学院生物医学工程系	30	131	6.0	10.0
2	张新宇	深圳大学医学院生物医学工程系	7	19	3.0	4.0
3	刁现芬	深圳大学医学院生物医学工程系	9	11	2.0	3.0
4	彭韵	深圳大学医学院生物医学工程系	2	0	0.0	0.0