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《华南理工大学》 2015年
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基于能量约束的超声图像自动分割算法

李家昌  
【摘要】:超声成像具有无创伤、无放射性、实时、操作简单、可重复性强、费用低廉等优点,被广泛应用于医疗诊断。随着医学图像处理技术的发展,计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis,CAD)系统协助医生进行超声图像的客观分析。医生对病灶进行诊断时,不仅要观察病灶内部区域的纹理,分析其轮廓形状,还需要对病灶区域与邻近背景进行对比。准确的超声图像分割算法可以从复杂的超声图像中准确分割出目标的轮廓,为下一步对病灶目标的形状或轮廓量化、肿瘤良恶性评估等打下基础,是CAD系统的重要环节。所以,研究超声图像的自动分割算法,实现病灶区域的准确分割,对计算机辅助诊断系统具有重要意义。本文提出了一种基于能量约束的区域增长算法,能够实现准确的超声图像肿瘤区域自动分割。首先,利用图像四周边框的超像素构造背景字典,通过稀疏重建方法,实现种子点自动选取。然后,通过构造一个能量函数,有效控制区域增长过程,使得增长区域在生长过程中保持内部一致性的同时,收敛到肿瘤边缘位置,得到准确的分割结果。为了验证本文算法的准确性,本文采用肝脏肿瘤和乳腺肿瘤的超声图像进行实验,与k-means、FCM、RGB和GVF等4种常用的分割算法进行对比。实验结果表明,本文提出的算法可以自动完成超声图像肿瘤区域的分割,且分割结果更加准确。本文的主要创新点有:1、在超声图像分割中,以超像素为基本操作单元,提高算法的效率,同时也提高了算法的抗噪声能力。2、提出了一种基于稀疏重建的种子点自动选取算法。3、设计出一种基于能量约束的区域增长算法。在区域增长算法的基础上,构造了一个高效的能量函数约束增长过程,使得分割结果更加准确。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41

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