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邊緣檢測(cè)算法在醫(yī)學(xué)超聲液性病變圖像中的應(yīng)用

作者: 時(shí)間:2012-06-06 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

每一次迭代,曲線的變形是為了使如下的能量函數(shù)達(dá)到最小化:
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彈性能量和彎曲能量合稱內(nèi)部力,內(nèi)部力用于控制輪廓線的彈性形變,選取適當(dāng)?shù)膮?shù)α(s)和β(s)將能量函數(shù)ESnake極小化,所對(duì)應(yīng)的v(s)就是對(duì)物體的分割。在能量函數(shù)極小化過(guò)程中,彈性能量迅速把輪廓線壓縮成一個(gè)光滑的圓,彎曲能量驅(qū)使輪廓線成為光滑曲線或直線,而外部力則使輪廓線向的高梯度位置靠攏,基本Snake模型就是在這3個(gè)力的聯(lián)合作用下工作的。
1.4.2 改進(jìn)的Snake模型
基本Snake模型在應(yīng)用的時(shí)候存在一些缺陷:
(1)要求初始的輪廓線必須與目標(biāo)邊緣非常的接近,這是因?yàn)槟芰亢瘮?shù)往往會(huì)收斂到一個(gè)非期望的局部最小值,如果初始的輪廓線離目標(biāo)較遠(yuǎn),就會(huì)使曲線變形到一個(gè)無(wú)法預(yù)計(jì)的形狀;
(2)基本Snake模型對(duì)無(wú)法捕獲凹陷邊界。這樣就限制了Snake模型應(yīng)用到一些存在凹陷區(qū)域的上。
近年來(lái),針對(duì)以上缺陷,許多研究不僅對(duì)Snake模型本身的能量函數(shù)構(gòu)造和求解作了很大改進(jìn),更在其基礎(chǔ)上衍生出了許多新輪廓線模型,它們有些在形式上已經(jīng)與基本Snake相去甚遠(yuǎn),而且也要復(fù)雜得多,但其指導(dǎo)思想?yún)s是一脈相承的。比如,Cohen提出了一種氣球力理論,通過(guò)使用不同尺度的外力場(chǎng),增加外力場(chǎng)的捕捉范圍,來(lái)驅(qū)動(dòng)輪廓線向目標(biāo)邊緣逼近。XuChenyang提出的GVF Snake將梯度矢量場(chǎng)(GVF)代替?zhèn)鹘y(tǒng)外力場(chǎng),讓曲線隨著凹陷的部分而發(fā)生變形,圈出凹陷的邊緣,由于GVF對(duì)輪廓線的初始位置不是非常的敏感,尤其對(duì)于二值圖像,所以它可以很快的收斂到目標(biāo)邊緣,很好地解決了這些問(wèn)題。
GVF Snake將基本Snake的外部力用擴(kuò)散方程進(jìn)行處理,得到整個(gè)圖像域的梯度向量場(chǎng)作為外部力,經(jīng)過(guò)擴(kuò)散方程處理后的GVF更加有序,更能體現(xiàn)物體邊界的宏觀走勢(shì)。由于GVF不是一個(gè)表達(dá)式,無(wú)法用能量函數(shù)的形式求解,因此GVF Snake是利用力的平衡條件進(jìn)行優(yōu)化,GVF Snake具有更大的搜索范圍,對(duì)輪廓線初始位置不敏感,可以分割凹陷的邊界,對(duì)梯度絕對(duì)值的大小乃至噪聲具有更好的魯棒性,而且它還不必預(yù)先知道輪廓線是要膨脹還是收縮。
本文將改進(jìn)的GVF Snake模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)超聲液性病變圖像中,并與其他的方法進(jìn)行比較分析。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
醫(yī)學(xué)超聲診斷出的液性病變多以囊腫為主,常見的囊腫有甲狀腺囊腫、卵巢囊腫、肝囊腫等,這些超聲液性病變圖像灰度變化梯度不大,多見數(shù)個(gè)無(wú)回聲區(qū),呈“蜂窩狀”,邊界不清晰。
本文選取兩幅具有代表性的肝囊腫、甲狀腺囊腫超聲液態(tài)病變圖像,用不同的對(duì)其進(jìn)行處理,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2,圖3所示。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/193780.htm

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