基于差分进化算法的GVF Snake模型的PET医学图像分割

发布时间：2016-12-18 09:28

  本文关键词：基于GVF snake模型的超声医学图像分割方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

《哈尔滨工程大学》 2010年

基于差分进化算法的GVF Snake模型的PET医学图像分割

武国财  

【摘要】：PET作为当今世界最高层次的核医学技术,已广泛应用到医学研究的各个学科分支。由于PET本身特点及重建技术的限制,它的图像质量比较低,空间分辨率远远低于CT和MRI,图像反差低,定位能力差,背景伪迹严重,有明显的放射状噪声,这严重影响了图像信息的获取,不利于医生进行观测和诊断,同时也严重影响图像配准、融合等后续工作。 基于传统的Snake模型对PET医学图像分割的方法存在对初始轮廓过于敏感,难以收敛到目标凹型区域等问题。为此,本文采用其改进算法GVFSnake模型对PET图像分割处理,为防止其陷入局部最优和错收敛现象,本文将采用全局优化的差分进化算法对GVF Snake模型分割的结果进行优化,提高分割精度。其实验结果表明,本文提出的方法能够对PET图像病灶区域进行精确的分割,避免陷入局部最优且具有良好的实时性。

【关键词】：
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP391.41
【目录】：

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【引证文献】

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