| 基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法 |
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| 引用本文： | 朱永杰,邱天爽. 基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法[J]. 大连理工大学学报, 2016, 56(1): 28-34 |
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| 作者姓名： | 朱永杰 邱天爽 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(81241059,61172108)；“十二五”国家科技支撑计划资助项目(2012BAJ18B06-04). |
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| 摘 要： | 基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.
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| 关 键 词： | 局部熵；超声图像；自动分割；局部高斯分布拟合能量(LGDF)；正则 化项 |
Automated segmentation method for ultrasound image based on improved LGDF model |
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| ZHU Yongjie,QIU Tianshuang. Automated segmentation method for ultrasound image based on improved LGDF model[J]. Journal of Dalian University of Technology, 2016, 56(1): 28-34 |
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| Authors: | ZHU Yongjie QIU Tianshuang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | local entropy ultrasound image automated segmentation local Gaussian distribution fitting energy (LGDF) regularized term |
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