改进多图谱多器官的医学图像分割方法研究
侯甲伟
邢建平
山东大学微电子学院山东济南 250101
摘要：多图谱图像分割方法在处理医学器官分割中体现了更高的分割效率,但目前已有的多图谱分割方法主要存在两个问题:一是分割多个感兴趣区域(regions of interest,ROI)时,会出现错误分割和错误间隙等问题;二是在分割多目标ROI时,会大大增加分割时间.针对上述问题,改进图像融合算法,提出加权联合表决算法(weighted combine voting,WCV).算法将所有的待分割目标作为参与共同表决的对象,将图谱图像与目标图像之间的相似系数(dice)作为"投票"权重,通过一次"投票"过程就可以分割出所有的待分割目标.方法在实验数据集上得到的整体分割结构相似性、单个器官ROI相似性系数分别为:整体97.11％,肺部78.57％,血池76.03％,心肌80.10％,相比现有多图谱分割方法取得了更高的准确性.实验结果表明该方法可以使器官分割具有较高的鲁棒性,对临床应用具有现实意义.
关键词：图像融合图像分割多图谱分割方法医学器官分割WCV
资助基金：国家重点研发计划(2021YFB1407000)
论文发表日期：2022-05-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 46-50 )