血管内超声图像初始轮廓提取算法的研究

• 作者: 李冠宇 汪友生 王志东 董路
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 血管内超声 自适应阈值分割 ROI区域 Snake模型
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1490-1492
• 页数: 3页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文

摘要

Snake模型在医学图像分割中的应用已经越来越广泛,但在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题;在对血管内超声医学图像的研究基础上,提出了一种基于灰度信息与ROI区域的初始轮廓获取方法,根据IVUS图像的灰度特征对其进行自适应阈值分割以及面积滤波,然后获得分割轮廓点集进而得到snake初始轮廓点集;在matlab7.0环境分别对不同类别的2种IVUS图像的中外膜边缘提取进行仿真实验,实验证明该方法获得的初始snake轮廓较为逼近目标真实轮廓且适合于snake模型进行迭代收敛,由于其初始轮廓已较为接近目标真实轮廓,因此节省了snake模型的迭代次数,算法运行效率也优于手工提取初始轮廓的snake方法,可以较为方便的应用于实际领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪友生	北京工业大学电子信息与控制工程学院	48	435	11.0	19.0
2	王志东	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	46	5.0	6.0
3	董路	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	39	5.0	6.0
4	李冠宇	北京工业大学电子信息与控制工程学院	7	39	4.0	6.0