Abstract
随着成像技术的不断发展, 医学图像处理在计算机辅助诊断和病变管理中的重要作用日渐突出, 而计算断层扫描序列图像的肾脏组织分割是其中的关键步骤. 本文结合肾脏序列图像的连续性特征, 提出了一种基于活动轮廓和图割方法的能量最小化分割模型来自动分割肾脏组织. 根据相邻切片图像的形状差异与层间距之间的关系, 计算出序列图像中适合图割优化能量函数的最优范围. 能量函数采用测地活动轮廓模型和Chan-Vese模型的综合形式, 兼顾了目标的边界和区域信息. 随后, 利用图割方法优化离散化的能量函数, 驱使活动轮廓逐渐向目标边界靠近, 直至收敛为止. 对30组腹腔序列图像进行了算法测试, 实验表明基于能量最小化的分割方法能够有效地提取出序列图像中的肾脏组织, 其分割结果的平均Dice系数达到了93.7%.
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