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基于标记控制分水岭算法的乳腺X线摄片分割   总被引:1,自引:1,他引:0  
乳房区域提取是基于乳腺X线摄片的计算机辅助诊断中的关键步骤。它能够将病灶的检测范围限定在乳房区域之内,减少背景区域的干扰,从而提高诊断效率。针对乳房区域边缘处的灰度与背景区域很接近,难以区分的问题,提出一种基于标记控制分水岭算法的乳房区域分割方法。首先对图像进行形态学平滑并计算梯度图;然后,基于改进的Otsu阈值法及形态学方法确定内部标记和外部标记;最后,在内外标记的控制下对图像进行分水岭分割。采用多种评估方式将算法的分割结果与金标准进行对比,其重叠率达到0.93±0.03,结果表明该算法能有效提高乳房区域分割精度。  相似文献
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提出了一种基于混沌粒子群的直线检测算法,并将其应用于电力线自动检测.首先利用Sobel算子对图像进行边缘检测得到候选边缘点;然后从中随机选择若干点对作为初始粒子,每个粒子代表一条直线,并以与其共线的候选边缘点的数目作为其适应度值,迭代过程中用混沌粒子替代最差粒子;最后选择适应度值最高的粒子作为所要检测的直线.实验结果表明:与Hough变换等算法相比,该算法可以有效减少重复计算,提高检测效率和准确率.  相似文献
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为提高乳腺癌检测的精准度和效率,提出了一种基于多模板匹配的乳腺X线摄片肿块自动检测方法.该方法设计了一种基于灰度直方图先验信息的阈值分割法来提取乳房区域;构造了不同尺度的模板对肿块进行分层匹配;对匹配结果提取了灰度、形态学及层间特征以便尽可能地去掉假阳性区域.与DDSM数据库中的已确诊的306幅乳腺X线射片进行了比较,实验结果表明:该算法在检测各种不同类型和尺寸的肿块时,具有高敏感度和低假阳性率.  相似文献
4.
为了在MR图像中精确提取左心室外膜,本文提出一种基于改进动态规划的分割方法。先用Otsu阈值法分割心内膜,再在此基础上设计一种改进的动态规划方法来寻找一条闭合的最小代价路径作为心外膜边界。该方法的关键在于路径代价函数的设计,它包括边界灰度因子、梯度因子和形状因子。3个因子之间的权重系数用混沌粒子群算法优化,同时,为了避免心外膜越过心包脂肪,设置了代价无穷大的心外膜"禁区"。将该方法在138幅图像上的分割结果与金标准及相关算法进行比较,结果表明该方法具有更高的分割精度和鲁棒性。  相似文献
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