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椭圆形状先验文献资料
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基于椭圆形状约束的Snake模型分割X线图像椎弓根影
提出一种改进的梯度矢量流(GVF)Snake模型算法用于分割脊椎X线图像中的椎弓根影,并根据分割结果测量脊椎旋转度,以减少手工测量的误差.根据椎弓根影近似椭圆形状的特点,将采用距离函数表示的椭圆形状先验信息作为约束力对Snake的形变过程进行约束,其中的约束椭圆通过对初始分割结果进行拟合获得.迭代进行Snake形变过程和椭圆拟合过程,直到分割结果收敛.基于分割所得椎弓根影边界,计算其中心,进而完成脊椎旋转角度的测量.对208个脊椎X线图像,采用本方法均可准确实现原GVF Snake模型难以完成的对椎弓根影的分割.对手工测量和计算机测量结果分别进行观察者间的误差分析,结果表明:计算机测量减少了观察者间误差,本方法将有助于医生更可靠地测量脊椎旋转度.
关键词： 梯度矢量流Snake模型 椭圆形状先验 椎弓根 椎体旋转 X线图像 -
基于椭圆形状约束的图切割对颈部淋巴结的超声图像分割算法
目的 提出基于椭圆形状约束的改进图切割算法,用于分割颈部淋巴结超声图像.方法 根据颈部淋巴结形状近似椭圆的特点,采用距离函数表示的椭圆形状先验对图切割算法的切分代价进行约束.通过对初始分割结果 进行拟合获得约束椭圆,小化经椭圆约束的改进切分代价函数获得分割结果 ,迭代该过程,直到分割结果 收敛.结果 在相同用户输入的情况下,该算法较准确地实现了原图切割算法难以完成的低对比度淋巴结超声图像的分割.对20幅颈部淋巴结超声图像的应用表明:该算法分割轮廓和医生手工勾画的标准轮廓之间Hausdorff距离和平均小欧氏距离都远小于传统图切割算法.结论 通过椭圆形状约束将明显改善graph cut算法对颈部淋巴结超声图像的分割结果 .
