光学学报, 2019, 39 (12): 1217001, 网络出版: 2019-12-06   

基于图像局部熵的混合水平集模型甲状旁腺分割 下载: 1060次

Hybrid Level Set Model for Parathyroid Gland Segmentation Based on Local Entropy of Images
作者单位
1 北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029
2 中日友好医院介入超声医学科, 北京 100029
3 中国科学院微电子研究所, 北京 100029
4 中国科学院大学, 北京 100049
摘要
针对甲状旁腺超声图像灰度分布不均匀、甲状旁腺病灶多样化的特点,利用图像全局和局部信息,采用基于图像局部熵的混合水平集模型进行甲状旁腺超声图像分割。针对不同超声图像灰度分布差异大的难题,利用图像局部熵确定全局项权重,提高模型的自适应能力。为避免局部项区域尺度设定大易出现过分割,区域尺度设定小计算效率低的问题,利用两尺度进行曲线演化。实验结果表明,本文提出的混合水平集模型对差异性大的甲状旁腺超声图像具有较强的自适应能力,能使演化曲线自动收敛于目标轮廓,具有更高的分割准确率和计算效率。
Abstract
Aim

ing at the characteristics of the intensity inhomogeneous and diversiform parathyroid lesions in the ultrasound images of the parathyroid gland, we propose a hybrid level set model for parathyroid gland segmentation based on local entropy of images. The proposed model uses both global and local image information. To address the problem of the inhomogeneous intensity distribution in ultrasound images,local entropy of images is used to determine the weight of the global term to improve the model’s adaptivity. In addition, two scales are adopted to prevent over-segmentation and calculation inefficiency on the large and small scales, respectively. Experimental results show that the proposed model can adapt to different ultrasound images of parathyroid gland, which makes the evolution curve converge to the target contour automatically. In addition, this model has high segmentation accuracy and computational efficiency.

毛林, 赵利强, 于明安, 魏莹, 王颖. 基于图像局部熵的混合水平集模型甲状旁腺分割[J]. 光学学报, 2019, 39(12): 1217001. Lin Mao, Liqiang Zhao, Ming’an Yu, Ying Wei, Ying Wang. Hybrid Level Set Model for Parathyroid Gland Segmentation Based on Local Entropy of Images[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(12): 1217001.

本文已被 1 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!