【摘 要】
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目前水平集方法在B超病灶分割中的应用得到很多关注,其中区域水平集模型能够获得较好的分割结果,但仍然存在对初始条件敏感和不能准确处理灰度变化非匀质的不足。针对这两个
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,南方医科大学基础医学院
【基金项目】
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广东省科技计划项目（20108060300001）.
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目前水平集方法在B超病灶分割中的应用得到很多关注,其中区域水平集模型能够获得较好的分割结果,但仍然存在对初始条件敏感和不能准确处理灰度变化非匀质的不足。针对这两个问题,运用小波变换方法分解图像,对高频子图进行基于小波模极大值的边缘检测,获得高质量的初始曲线;然后引入互信息量的概念,定义图像局部互信息量来更准确地表现轮廓线的局部特征,以引导曲线合理形变和位移。实验结果表明,水平集策略能够准确处理病灶的模糊边界,具有一定的抗噪能力。水平集策略与其他区域水平集模型相比,在定位精度和执行效率方面都有不同程度的优化
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