一种基于水平集的前列腺超声图像A动分割算法

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由于超声图像存在着斑点噪声和较低的信噪比,使得传统的分割算法很难应用于超声图像的自动分割,而手工分割方法非常耗时且重复性差。因此提出了一种基于水平集和改进径向浅浮槽算法(RBR,radical bas—relief)的前列腺直肠超声(TRUS)图像全自动分割算法。首先使用Sticks滤波器来去除斑点噪声,并且增强图像的对比度。然后使用径向浅浮槽算法来对图像进一步增强,通过使用形态学算法和边界填充得到前列腺的初始轮廓,使用该轮廓来初始化水平集算法,从而实现全自动分割。实验结果表明,该方法能有效地去除斑点噪声
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