【摘 要】
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提出基于超像素优化Snake模型的乳腺X线图像胸肌分割方法。首先采用融合灰度和纹理特征的超像素分割算法将图像分割为多个具有准确边界、同质的超像素区域;再根据胸肌的解剖学特征和灰度特征将超像素分类,识别胸肌区域,完成胸肌的粗分割;最后使用超像素分类结果优化Snake模型初始轮廓,通过Snake模型演化实现胸肌的细分割。实验结果表明,本文方法对不同大小、形状和亮度的胸肌能够准确地逼近到目标边界,并具有
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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辽宁石油化工大学校基金(2012xjj-020)资助项目
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提出基于超像素优化Snake模型的乳腺X线图像胸肌分割方法。首先采用融合灰度和纹理特征的超像素分割算法将图像分割为多个具有准确边界、同质的超像素区域;再根据胸肌的解剖学特征和灰度特征将超像素分类,识别胸肌区域,完成胸肌的粗分割;最后使用超像素分类结果优化Snake模型初始轮廓,通过Snake模型演化实现胸肌的细分割。实验结果表明,本文方法对不同大小、形状和亮度的胸肌能够准确地逼近到目标边界,并具有较强的抗噪性和鲁棒性;与其他胸肌分割算法相比,本文算法准确性较高,稳定性较好。
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