【摘 要】
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结合CV模型和RSF模型,建立CV-RSF模型,实现甲状腺结节超声图像半自动分割算法。基于CV模型的全局信息对图像粗分割,并以粗分割结果作为RSF模型的初始轮廓,然后再利用RSF模型
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海健康医学院附属周浦医院,中科院苏州生物医学工程技术研究所,南京同仁医院
【基金项目】
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江苏省省级重点研发专项资金资助项目(BE2017601);上海市浦东新区科技发展基金民生科研专项医疗卫生项目(PKJ2017-Y41)
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结合CV模型和RSF模型,建立CV-RSF模型,实现甲状腺结节超声图像半自动分割算法。基于CV模型的全局信息对图像粗分割,并以粗分割结果作为RSF模型的初始轮廓,然后再利用RSF模型的局部信息对病灶实现最终的分割。根据设定的两组不同初始轮廓,分别利用RSF模型和CV-RSF模型对病灶分割。结果表明,CV-RSF模型解决了RSF模型对初始轮廓敏感的问题,而且通过重叠率的对比,CV-RSF模型分割更准确。对比RSF模型,CV-RSF模型实现的甲状腺结节超声图像半自动分割算法,更加有效、准确。
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