基于最优值搜索框架的 CT 序列图像肝脏分割

• 作者: 李洪升 李登旺 王杰 陈进琥
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 肝脏分割 最优值搜索 稀疏表示 马尔可夫随机场 混合粒子群
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与计算机视觉
• 页码范围: 1477-1489
• 页数: 13页
• 分类号: TP391
• 字数: 9449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2016.01477

摘要

显式模型下建立的肝脏分割算法受适用条件的限制，不能有效地控制分割进程，制约了算法鲁棒性和泛化能力的提高。针对这一问题，该文提出了一个新的方法，将肝脏分割问题转化为隐式函数最优值搜索，依据图像实际数据和先验形状信息有效地控制分割进程，以迭代搜索策略得到肝脏的最优分割结果。每一个迭代步骤由两部分组成：首先，利用 MRF（Markov Random Field）实现已有肝脏轮廓邻域的局部再分割，重新调整肝脏轮廓；然后，利用先验形状稀疏表示调整后的形状，有效地修正噪声、边界模糊等因素引起的错误分割，并将修正后的肝脏轮廓用于下一轮局部再分割。肝脏分割结果在迭代过程中不断逼近真实值。为了提高形状稀疏表示的计算精度和速度，该文改进了相关技术细节，提出了动态字典生成策略，并利用混合粒子群算法求解稀疏表示方程。与金标准相比，该文所提算法在边界模糊、对比度低、存在大量其他干扰组织区域等不利因素的情景中，其分割精度（Volume Overlap Percentage，VOE）可达到90％以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洪升	山东省肿瘤医院放疗科	16	135	7.0	11.0
2	陈进琥	山东省肿瘤医院放疗科	22	180	8.0	13.0
3	李登旺	山东师范大学物理与电子科学学院生命与健康研究院山东省医学物理图像处理技术省级重点实验室	10	53	5.0	7.0
4	王杰	济南大学信息科学与工程学院	6	40	3.0	6.0