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血管内超声(IVUS)图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。为此,提出了一种用于自动提取血管内超声图像内、外膜边缘的方法。这种方法基于活动轮廓模型和超声图像的对比度特征量以及Rayle igh分布统计特性,有效利用动态规划和启发式图搜索方法,分别在不同的代价函数形式下,对血管内超声图像内、外膜边缘进行自动提取。实验结果表明,和以往的提取方法相比,该方法算法简单,准确性较高,对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强,是一种较好的全局最优化算法。