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基于雙邊濾波-距離正則化水平集演化算法的甲狀腺超聲圖像分割

摘要:超聲圖像有斑點噪聲,且對比度低、邊界模糊,所以甲狀腺超聲圖像分割較為困難。針對此問題,本研究提出一種結(jié)合雙邊濾波(bilateral filters,BF)和改進邊緣指示函數(shù)的距離正則化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的分割算法。先對甲狀腺超聲圖像進行雙邊濾波,然后采用改進的DRLSE模型對甲狀腺進行分割。通過與采用另外兩種邊緣指示函數(shù)的DRLSE模型對比,本研究提出的BF-DRLSE模型能減少斑點噪聲對分割過程的影響,并在明顯減少曲線演化運行時間和迭代次數(shù)的情況下有效分割甲狀腺。

關(guān)鍵詞:
  • 甲狀腺超聲圖像  
  • 圖像分割  
  • 距離正則化水平集演化模型  
  • 雙邊濾波模型  
  • 邊緣指示函數(shù)  
作者:
冉冬梅; 嚴加勇; 崔崤峣; 于振坤
單位:
上海理工大學醫(yī)療器械與食品學院; 上海200093; 上海健康醫(yī)學院醫(yī)療器械學院; 上海201318; 中科院蘇州生物醫(yī)學工程技術(shù)研究所; 蘇州215163; 南京同仁醫(yī)院; 南京211102
刊名:
生物醫(yī)學工程研究

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