【摘 要】
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针对甲状旁腺超声图像灰度分布不均匀、甲状旁腺病灶多样化的特点,本文利用图像全局和局部信息,采用基于图像局部熵的混合水平集模型进行甲状旁腺超声图像分割。针对不同超声
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院; 中日友好医院介入超声中心; 中国科学院微电子研究所; 中国科学院大学;
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针对甲状旁腺超声图像灰度分布不均匀、甲状旁腺病灶多样化的特点,本文利用图像全局和局部信息,采用基于图像局部熵的混合水平集模型进行甲状旁腺超声图像分割。针对不同超声图像灰度分布差异大的难题,提出利用图像局部熵确定全局项权重,提高模型的自适应能力。为避免局部项区域尺度设定大易出现过分割,区域尺度设定小计算效率低的问题,利用两尺度进行曲线演化。实验结果表明,本文提出的混合水平集模型对差异性大的甲状旁腺超声图像具有较强的自适应能力,能使演化曲线自动收敛于目标轮廓,具有更高的分割准确率和计算效率。
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