基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割

• 作者: 严加勇 于振坤 冉冬梅 崔崤峣
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 甲状腺超声图像 图像分割 距离正则化水平集演化模型 双边滤波模型 边缘指示函数
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 170-175
• 页数: 6页
• 分类号: R318
• 字数: 4572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2019.02.09

摘要

超声图像有斑点噪声,且对比度低、边界模糊,所以甲状腺超声图像分割较为困难.针对此问题,本研究提出一种结合双边滤波(bilateral filters,BF)和改进边缘指示函数的距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的分割算法.先对甲状腺超声图像进行双边滤波,然后采用改进的DRLSE模型对甲状腺进行分割.通过与采用另外两种边缘指示函数的DRLSE模型对比,本研究提出的BF-DRLSE模型能减少斑点噪声对分割过程的影响,并在明显减少曲线演化运行时间和迭代次数的情况下有效分割甲状腺.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于振坤		12	46	5.0	6.0
2	严加勇	上海健康医学院医疗器械学院	16	3	1.0	1.0
4	冉冬梅	上海理工大学医疗器械与食品学院	2	0	0.0	0.0
7	崔崤峣	中科院苏州生物医学工程技术研究所	4	1	1.0	1.0