基于自适应机制的医学超声图像分割方法

• 作者: 孙运慧 王桃
• 来源期刊: 电子质量
• 学科: 医学
• 关键词: 图像分割 水平集 自适应机制 MS-RSF模型
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 测评与应用
• 页码范围: 38-40,45
• 页数: 4页
• 分类号: R318|TP391.4
• 字数: 2775字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0107.2018.03.011

摘要

医学超声图像具有散斑噪声、区域模糊、弱边界以及灰度不均匀等特点,均值漂移-区域扩展拟合(MS-RSF)模型对超声图像具有很好的分割性能,但该模型的自动化程度低,对初始轮廓曲线依赖性强.针对此缺点,该文对MS-RSF模型进行改进,能量方程中加入自适应面积项,将曲线置于目标的任意位置开始演化,自动检测目标区域内外边界轮廓,提取目标的弱边界及深凹区域准确度高,并且实现对多目标图像准确分割.该文算法对超声图像的分割精度平均达到0.9170,相比MS-RSF模型提高了11.38％,而且算法分割速度加快,算法的鲁棒性提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙运慧	山东科技大学电子通信与物理学院	3	0	0.0	0.0
2	王桃	山东科技大学电子通信与物理学院	2	0	0.0	0.0