基于自适应区域生长的乳腺肿块分割方法

• 作者: 宋立新 杨斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 肿块分割 图像预处理 梯度 自适应区域生长
• 年，卷（期）: 2014,（20）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 171-175,210
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1211-0223

摘要

乳腺X图像中肿块特征的复杂多变，给肿块的分割带来了很大困难，区域生长为肿块分割提供了一种比较可靠的方法。传统的区域生长由于生长次数和准则比较单一，就会出现较多的过生长和欠生长，从而影响其分割精度和可靠性，针对这一问题，提出了一种利用自适应区域生长对乳腺肿块进行分割的方法。对肿块感兴趣区域进行背景去除和领域抑制得到预处理后的图像，利用预处理后图像各像素个数确定区域生长的种子点，再利用肿块图像的梯度分布及变化趋势确定自适应区域生长是否过边缘，从而确定最佳生长准则。实验结果表明，相对于三层地形分割算法及模型分割算法，自适应区域生长算法分割得更准确、可靠。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋立新	哈尔滨理工大学电气与电子工程学院	54	524	13.0	20.0
2	杨斌	哈尔滨理工大学电气与电子工程学院	2	14	2.0	2.0