基于最大熵的超声图像中胎儿股骨分割方法的研究

发布时间：2019-04-02 18:52

【摘要】：提出一种基于最大熵分割的胎儿股骨自动测量方法。首先,用中值滤波器对原始图像进行去噪,并用最大熵分割方法对去噪后的图像进行分割,得到股骨候选区域;其次,利用股骨区域位置、形状等特征信息对股骨候选区域进行筛选,得到最终的股骨区域;最后,通过股骨区域的外接矩形斜边长,计算股骨长度;与医生手动测量结果对比,70幅超声图像的自动测量结果平均相对误差为1.42±4.48 mm,实验结果验证了本方法的可行性。
[Abstract]:This paper presents an automatic measurement method of fetal femur based on maximum entropy segmentation. Firstly, the median filter is used to Denoise the original image, and the maximum entropy segmentation method is used to segment the denoised image to get the candidate region of femur. Secondly, the position and shape of the femoral region are used to select the candidate femoral region to obtain the final femoral region. Finally, the femoral length is calculated by the rectangular bevel length of the external femoral region. Compared with the manual measurement results of doctors, the average relative error of 70 ultrasonic images is 1.42 卤4.48 mm,. The experimental results verify the feasibility of this method.
【作者单位】： 深圳市妇幼保健院超声科;医学超声关键技术国家地方联合工程实验室广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室深圳大学医学部生物医学工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(6157010571)
【分类号】：R445.1;R714.5;TP391.41

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本文编号：2452824