基于先验概率和统计形状的前列腺超声图像自动分割方法

发布时间：2017-07-28 13:33

  本文关键词：基于先验概率和统计形状的前列腺超声图像自动分割方法

  更多相关文章： 经直肠超声图像 点分布模型 前列腺分割 多个平均模型 局部高斯分布 致密尺度不变特征变换

【摘要】：从经直肠超声图像中自动精确地提取前列腺边界。采用基于先验概率和统计形状的前列腺超声图像自动分割新方法。首先,利用致密尺度不变特征变换,从超声图像中快速定位前列腺;其次,从多个统计形状模型中选择最优模型,在分割过程中,前列腺伪影区域缺失的边界信息可通过形状模型估计;最后,在最优形状模型指导下,采用多分辨率分割方式,利用局部灰度模型和局部高斯分布函数能量的最小化,实现前列腺的自动分割。用30幅超声图像测试得到平均Dice相似系数(DSC)为0.9552,平均绝对距离(MAD)的均值为0.5016 mm。该方法相比传统的形状模型的分割精度有较大提高。
【作者单位】： 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院生物医学工程系;
【关键词】： 经直肠超声图像 点分布模型 前列腺分割 多个平均模型 局部高斯分布 致密尺度不变特征变换
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61101026)
【分类号】：TP391.41;R737.25
【正文快照】： 第二位,仅次于肺癌[1]。目前临床确诊前列腺癌的1引言主要手段是经直肠超声引导的活组织穿刺取样检前列腺癌是中老年男性疾病中最常见的癌症之验。因此,从经直肠超声图像中精确分割前列腺在一,在欧美等国家,前列腺癌在男性癌症死亡率中排临床中是一个至关重要的任务,如穿刺活

【共引文献】

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本文编号：584324