基于CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像分割算法

• 作者: 严加勇 于振坤 崔崤峣 邵蒙恩
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: CV模型 RSF模型 CV-RSF模型 甲状腺结节 超声图像 分割
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 336-340
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 字数: 3584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2019.03.15

摘要

结合CV模型和RSF模型,建立CV-RSF模型,实现甲状腺结节超声图像半自动分割算法.基于CV模型的全局信息对图像粗分割,并以粗分割结果作为RSF模型的初始轮廓,然后再利用RSF模型的局部信息对病灶实现最终的分割.根据设定的两组不同初始轮廓,分别利用RSF模型和CV-RSF模型对病灶分割.结果表明,CV-RSF模型解决了RSF模型对初始轮廓敏感的问题,而且通过重叠率的对比,CV-RSF模型分割更准确.对比RSF模型,CV-RSF模型实现的甲状腺结节超声图像半自动分割算法,更加有效、准确.

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		16	3	1.0	1.0
6	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
7	邵蒙恩	上海理工大学医疗器械与食品学院	2	1	1.0	1.0