【摘 要】
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针对超声甲状腺结节图像分割问题,提出一种融合模糊核（KFCM）聚类算法与改进距离正则化水平集演化（DRLSE）模型的分割算法,解决了DRLSE模型对初始轮廓敏感、演化参数需要人工设定及
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(批准号:201201129)
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针对超声甲状腺结节图像分割问题,提出一种融合模糊核（KFCM）聚类算法与改进距离正则化水平集演化（DRLSE）模型的分割算法,解决了DRLSE模型对初始轮廓敏感、演化参数需要人工设定及分割弱边缘能力较差的问题.该算法先利用KFCM聚类算法粗分割出结节区域并二值化作为水平集初始演化轮廓,然后利用初始演化轮廓围成的区域自动计算出水平集演化参数,最后采用高斯正则化规则演化水平集分割出甲状腺结节区域.对比实验结果表明,该算法提高了甲状腺结节的分割精度,在噪声干扰下也能准确地分割出结节区域.
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