自适应滤波结合改进T-Snake模型的甲状腺超声图自动分割方法后印本

作者： 周春瑜 ¹ 程显毅 ¹
作者单位：

1. 南通大学电气工程学院
提交时间：2019-01-28 14:33:28

摘要: 本文提出一种基于T-Snake模型的甲状腺超声波图像分割的新方法。首先，结合基于窗口的各向异性扩散滤波方法与自适应加权中值滤波算法，有效的消除甲状腺超声波图像斑点噪声。其次，以传统T-Snake模型为基础，增加自适应的区域能量和膨胀力，对非连续边界与弱边界进行有效提取，实现甲状腺超声波图像的自动分割。最后，设定模型参数，使用临床数据进行实验，结果证明，应用本文方法得到的自动分割结果的平均相对差异度小于5%，平均相对重叠度大于91%，验证了本文方法的可行性。

甲状腺超声波图像图像分割 T-Snake 自适应加权中值滤波各向异性扩散滤波

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

期刊：

计算机应用研究

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:201901.00142 (或此版本 ChinaXiv:201901.00142V1)
DOI:10.12074/201901.00142V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00142.V1
科创链TXID： bbf85533-f722-4047-a142-8d58cf03a69d
推荐引用方式： 周春瑜,程显毅.自适应滤波结合改进T-Snake模型的甲状腺超声图自动分割方法.计算机应用研究:https://chinaxiv.org/abs/201901.00142.[ChinaXiv:201901.00142V1] (点此复制)

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2019-01-28 14:33:28

ChinaXiv:201901.00142V1

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