改进的形变模型在超声图像自动分割中的应用
医学图象中,器官的边界形状,大小具有重要的诊断价值.快速准确地从图像数据中提取出感兴趣目标一直是图象处理工作的重点和难点之一。 基于形变模型分割的基本思想是先给定一封闭的初始轮廓，然后初始轮廓在一系列的约束条件下停止在物体的边缘直到完全分割。早在七八十年代就有人提出，Kass于1988发表了关于活动轮廓模型的文章，至今这种方法己经发展成为图象分割研究中最活跃的领域之一。本文阐述了Sethian和Osher等人提出的Level set方法的基本原理和Narrow Band快速算法,并进行部分改进及编程实现，最后进行了总结和提出了改进方面的看法.
超声图像 自动分割 形变模型 医学图象处理 图象分割
谢志勇 葛云 章东 朱振中
南京大学声学所,南京,210093
国内会议
南京
中文
71-72
2005-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）