【摘 要】
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图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作。乳腺组织的特殊性导致了其超声图像纹理复杂、噪声明显、对比度较低,
【机 构】
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大连医科大学附属第一医院超声科,大连工业大学光子学研究所
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图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作。乳腺组织的特殊性导致了其超声图像纹理复杂、噪声明显、对比度较低,临床应用难以准确自动分割,诊断较依赖于人工观测。针对此问题提出一种基于超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割算法。采用紧密度自适应的简单线性迭代聚类产生超像素,实现初步划分,减小计算量;计算各超像素的特征向量组成集合;采用聚类有效性分析和有偏观测模糊C均值聚类将特征向量分类,实现目标区域的有效分割。采用此方法对20帧乳腺超声图像进行图像分割实验,采
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