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题名复小波域混合概率图模型的超声医学图像分割
被引量：9
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作者
夏平
施宇
雷帮军
龚国强
胡蓉
师冬霞
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机构
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期185-196,共12页
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基金
国家重点研发计划(2016YFB0800403)
国家自然科学基金(联合基金)项目(U1401252)
湖北省重点实验室开放基金项目(2018SDSJ07)资助。
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文摘
针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题,提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform,DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息;其次,为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声,构建了复小波域混合概率图模型;尺度间“父-子”节点间标记采用贝叶斯网络进行建模,尺度内邻域间标记采用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)无向图建模,对复小波域中同尺度的特征系数采用高斯混合模型建模,尺度内同标记的观测特征采用高斯模型建模;最后,用迭代条件模式(Iterated conditional mode,ICM)实现MRF中误分割率最小的能量函数最优解,获取标记场,实现超声医学图像分割.实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地提取超声图像的弱目标信息,较好地定位目标区域,具有较高的分割精度和鲁棒性.
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关键词
医学图像分割
复小波分析
混合概率图模型
马尔科夫随机场
迭代条件模式
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Keywords
ultrasound medical image segmentation
complex wavelet analysis
hybrid probabilistic graphical model
Markov random field(MRF)
iterated conditional mode(ICM)
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分类号
R445.1
[医药卫生—影像医学与核医学]
TP391.41
[医药卫生—诊断学]
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题名超声医学图像的自动分割
被引量：4
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作者
蔡勇
陈念年
李波
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机构
西南科技大学计算机科学学院
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出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2004年第4期61-64,共4页
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文摘
阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法.其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像,配合峰谷法对图像进行滤波,采用三次样条插值法对图像进行灰度插值;然后把局部阈值和全局阈值结合起来进行图像分割并标记区域;最后通过特征数据库确定目标区域.实验结果证明,该算法有着较好的适应能力.
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关键词
超声医学图像
图像分割
峰谷法
HILBERT曲线
三次样条插值
区域标记
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Keywords
ultrasound medical image
image segmentation
Peak-valley
Hilbert curve
Cubic Spline Interpolation
region label
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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