[1]张泽凡,张东.基于交叉熵和GVF-Snake的子宫肌瘤高强度聚焦超声图像自动分割算法[J].中国医学物理学杂志,2016,33(8):776-782.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.08.005]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(8):776-782.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.08.005]
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基于交叉熵和GVF-Snake的子宫肌瘤高强度聚焦超声图像自动分 割算法()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
33卷
期数:
2016年8期
页码:
776-782
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2016-08-25

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2016)08-0776-07
作者:
张泽凡张东
武汉大学物理科学与技术学院,湖北武汉430072
关键词:
高强度聚焦超声GVF-Snake交叉熵肿瘤识别图像分割
分类号:
TP391;R312
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2016.08.005
文献标志码:
A
摘要:
目的:高强度聚焦超声(HIFU)广泛应用于肿瘤无创治疗,目前手术中多用超声成像技术进行导航,但由于HIFU 图像对比度低,信噪比低以及目标边界模糊等缺点,HIFU图像的目标识别与分割是重点也是难点,所以需要提出能够自 动快速获得HIFU图像肿瘤轮廓的分割方法。方法:GVF-Snake模型算法能够有效地利用超声图像的局部与整体信息实 现边界的准确定位,非常适用于HIFU图像分割,但是作为参数活动轮廓模型,GVF-Snake对初始轮廓的依赖性较强,而且 通常采用手画初始轮廓,增加了人为因素对试验结果的干预。针对GVF-Snake的相关特性,本文提出用二维最小交叉熵 阈值分割法来提取初始轮廓。交叉熵是度量两个统计概率分布之间信息量差异的物理量,分别表征分割前后图像中像素 特征向量的概率分布,当原始图像和分割图像之间的信息量差异最小时,便得到最优阈值。使用二维最小交叉熵算法求 得初始轮廓后,进而使用GVF-Snake模型收敛,得到最终结果。结果:该算法对HIFU图像中子宫肌瘤的识别与分割具有 较为理想的效果,统计结果显示灵敏度平均值达到87.56%,标准化的Hausdorff距离指数平均值达到4.95%,整体算法的 运行时间平均值达到2.16 s。结论:该分割算法通过GVF-Snake自动生成初始轮廓,避免了人为干预,整体分割算法快速 精准,取得了较好的实验结果,为其在HIFU设备的应用奠定了基础。

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2016-03-18 【基金项目】国家重点基础研究发展计划(973 计划)、(2011CB707900) 【作者简介】张泽凡,男,硕士研究生,研究方向:医学图像处理,E-mail:2010301510059@whu.edu.cn 【通信作者】张东,男,博士,教授,研究方向:信号与图像处理,E-mail:hb_lqf@163.com
更新日期/Last Update: 2016-08-16