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邊緣檢測算法在醫(yī)學超聲液性病變圖像中的應用

作者: 時間:2012-06-06 來源:網絡 收藏

通過以上兩組實驗可以看出,由于超聲液態(tài)病變固有特征,經典的并不能清晰的勾畫出液性病灶的邊緣來,對包含病灶區(qū)域的擴大區(qū)域實施,將得到更多冗余的邊緣信息,不能得到感興趣病灶區(qū)域的輪廓。而Snake模型卻可以較好地選取特定的區(qū)域,利用特有的曲線變化方式,最終收攏到雙側灰度梯度變換平衡點位置,達到邊緣提取的良好效果,主要原因在于:
(1)Snake模型可以人為的設定待提取邊緣的主要控制點,縮小了曲線變化的范圍,更加具有針對性的對特定區(qū)域進行邊緣提?。?br /> (2)Snake模型對灰度變化較敏感,在曲線內力和外力達到平衡的情況下,曲線可以很好的穩(wěn)定在一個位置,形成平滑的連續(xù)的曲線。

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

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3 結語
本文應用幾種不同的算法提取醫(yī)學超聲液態(tài)病變的邊緣,實驗結果表明,經典邊緣檢測算法的提取效果不明顯,而基于Snake模型的邊緣提取算法由于采用動態(tài)的調整方法,提取的圖像邊緣完整、平滑、清晰,方便于后續(xù)的診斷性測量,具有一定的臨床應用價值,因此,在臨床使用的醫(yī)學超聲儀器中,使用類似算法提取液性病變圖像邊緣,將是一個應用趨勢。


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