结合MRF能量和DCE-MRI时域特征的乳腺癌灶分割算法

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针对动态增强磁共振影像中乳腺癌灶对比度低、边界模糊且亮度不均匀等特点,提出了一种结合马尔科夫随机场能量和动态增强磁共振影像时域特征的混合活动轮廓模型。首先,基于模糊C均方聚类算法以图像的时域变化特征和亮度构建特征向量,构建模糊速度函数作为活动轮廓模型的边缘探测函数。其次,计算图像的隐马尔科夫场能量,以增强乳腺癌病灶与其他组织的差异。最后,以图中每个像素及其邻近像素的马尔科夫场能量为特征,利用k最近邻算法构建活动轮廓模型的区域项。轮廓曲线在病灶边界上时,区域项及边缘项最小,活动轮廓曲线停止演变,完成对
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