基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

发布时间：2017-10-16 08:18

  本文关键词：基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

  更多相关文章： 局部熵 超声图像 自动分割 局部高斯分布拟合能量(LGDF) 正则化项

【摘要】：基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.
【作者单位】： 大连理工大学电子信息与电气工程学部;
【关键词】： 局部熵 超声图像 自动分割 局部高斯分布拟合能量(LGDF) 正则化项
【基金】：国家自然科学基金资助项目(81241059;61172108) “十二五”国家科技支撑计划资助项目(2012BAJ18B06-04)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言超声图像自动分割是临床医学图像分析的关键步骤,特别是在计算机辅助诊断中需要自动将病灶区域分割出来.因超声成像具有实时、无创、低价及安全等特点,被广泛用于临床医学辅助诊断,但由于其具有噪声大、对比度低、灰度不均匀等缺点,给分割带来了极大挑战.近年来,基于曲线

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本文编号：1041622