【摘 要】
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医学图像分割在临床诊断和治疗中发挥了重要的作用,为医生监测病人病情、制定手术计划和进行术后研究提供了重要参考。本文基于心脏解剖学的先验知识,联合随机游走方法和水平集方法,实现对右心室的准确分割。主要的研究内容如下。对医学图像进行预处理。通过对比实验,分别选取分段线性变换和中值滤波来对输入的医学图像进行增强和去噪,从而提高图像的对比度,滤除图像噪声,为后续的分割提供有效的图像信息。基于K-means
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医学图像分割在临床诊断和治疗中发挥了重要的作用,为医生监测病人病情、制定手术计划和进行术后研究提供了重要参考。本文基于心脏解剖学的先验知识,联合随机游走方法和水平集方法,实现对右心室的准确分割。主要的研究内容如下。对医学图像进行预处理。通过对比实验,分别选取分段线性变换和中值滤波来对输入的医学图像进行增强和去噪,从而提高图像的对比度,滤除图像噪声,为后续的分割提供有效的图像信息。基于K-means聚类和霍夫变换的心脏预分割。针对传统随机游走算法需要用户提供大量交互的问题,结合K-means聚类和霍夫变换进行心脏的预分割,为后续随机游走方法提高有效的种子点,从而减少用户的交互量,提高算法的可操作性和准确性。使用改进的随机游走算法进行右心室分割。针对传统随机游走算法在构造边的权函数时只简单地考虑了灰度信息从而导致误分割的问题,对其进行改进,增加了更丰富的测地距离信息。通过对比实验,证明本文方法可以更好地分割得到右心室轮廓。采用水平集方法进行右心室精分割。把使用改进随机游走算法得到的分割结果作为水平集方法的初始位置,采用一种基于DRLSE模型的水平集方法,对公开数据集进行右心室精分割,采用DSC和HD这两个评价指标定量评估算法的性能,并与其他分割相同数据集的方法进行对比分析。大量的实验和对比分析表明,本文方法的分割精度较高,鲁棒性的表现也较好,是一个有效的方法。
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