【摘 要】
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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,
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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。
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