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基于改進(jìn)Snake模型的超聲乳腺腫瘤輪廓提取_張新宇

2017-03-17 | pdf | 2041KB | 次下載 | 1積分

資料介紹

基于改進(jìn)Snake模型的超聲乳腺腫瘤輪廓提取_張新宇
乳腺癌是女性常見(jiàn)的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率及死亡率居 女性惡性腫瘤前列。乳腺癌的早期診斷,是提高乳腺癌治愈率、 降低乳腺癌死亡率的關(guān)鍵。乳腺超聲檢查,被廣泛認(rèn)為是重要 性?xún)H次于鉬靶的乳腺腫瘤診斷手段。超聲檢查不但安全無(wú)創(chuàng), 可重復(fù)性強(qiáng),費(fèi)用低廉,而且大量研究表明二維超聲影像中腫 瘤輪廓特征和紋理特征是幫助醫(yī)師判斷腫瘤的良惡性的重要 指標(biāo)。 準(zhǔn)確快速地提取腫瘤的輪廓是保證計(jì)算機(jī)輔助診斷準(zhǔn)確 性的關(guān)鍵。Snake 模型,又稱(chēng)“活動(dòng)輪廓模型”,由 Kass 等于 1987 年提出,是近年圖像處理領(lǐng)域非?;钴S的一種方法。該方法對(duì) 圖像噪聲和間斷的輪廓具有很好的魯棒性,對(duì)輪廓具有很強(qiáng)的 描述能力,在醫(yī)學(xué)超聲圖像分割中也受到了廣泛的關(guān)注。 超聲圖像中包含大量的散斑噪聲,超聲醫(yī)學(xué)圖像中的散 斑(speckle)噪聲和組織的紋理一直是影響超聲圖像準(zhǔn)確分割 的主要因素。同時(shí),組織與器官之間的低對(duì)比度和弱邊界、圖像 在超聲前后場(chǎng)之間的灰度不均勻性等都給準(zhǔn)確快速的分割超 聲圖像帶來(lái)了很大的困難。
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