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| 基于改进主动形状模型的前列腺超声图像分割算法 | |
| 摘 要： | 为了提高前列腺超声图像的分割精度,提出了一种基于改进主动形状模型的前列腺超声图像分割算法.首先,提取前列腺超声图像的特征集合,该特征集合由Gabor纹理特征和局部二值模式(LBP)特征组成.然后,通过利用k均值算法对提取的特征集合进行聚类分析,得到超声图像的聚类表示图.最后,在聚类表示图上应用ASM获取超声图像中前列腺的形状信息.结果表明,该算法可以准确地定位前列腺边界信息,与医生手动标记的前列腺轮廓相比,平均绝对距离仅为1.559 6 mm,戴斯相似度系数最高可达93.88%.利用超声图像的聚类表示图可以获得更加精确的前列腺轮廓信息,可用于海扶高聚焦超声(HIFU)手术中的精准导航. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |