基于边缘流的改进梯度矢量流算法及其在淋巴结超声图像分割中的应用
张俊华1
汪源源2
施心陵3
董怡4
王怡4
1.复旦大学电子工程系,上海,200433;云南大学电子工程系,云南昆明,6500912.复旦大学电子工程系,上海,2004333.云南大学电子工程系,云南昆明,6500914.复旦大学附属华山医院,上海,200040
摘要：目的提出一种基于边缘流的梯度矢量流(gradient vector flow, GVF)形变模型的图像分割方法,并用于淋巴结超声图像的分割.方法综合图像灰度和纹理特征构造边缘流,使每点的边缘流矢量指向最近的边缘,再由边缘流扩散得到GVF场作为形变模型的外部势力,引导模型形变实现图像分割.结果在给定4个标记点的条件下,实现了对淋巴结超声图像的半自动分割.结论将边缘流引入GVF将明显改善对低对比度超声图像的分割效果.
关键词：梯度矢量流边缘流医学超声图像图像分割
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)R319(医用一般科学)
资助基金：国家研究发展基金(2005CB724303)曙光计划(2003-901)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 212-216 )
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