【摘 要】
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医学图象处理在现代医疗中发挥着重要的作用,在医疗诊断中,常常需要从超声断层图象中获取我们感兴趣的器官部位的诸如面积、体积等重要参数.为了达到这个目标,需要很好的解决
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医学图象处理在现代医疗中发挥着重要的作用,在医疗诊断中,常常需要从超声断层图象中获取我们感兴趣的器官部位的诸如面积、体积等重要参数.为了达到这个目标,需要很好的解决超声图象分割以及轮廓插值的问题.现有的多种图象分割算法中,基于边缘跟踪的算法可以只处理目标对象边缘附近的象素而得到边缘,因此有较小的时间复杂度,但缺点是难以得到闭合的区域.基于区域生长的算法能够掌握图象的大局结构,在轮廓提取上有较好的效果,但是需要处理目标对象的所有元素,因此时间复杂度和空间复杂度都比较大.由于超声图象具有噪声大、边缘模糊等特点,往往需要采用区域检出才能得到较好的效果.为了在图象分割中能够同时具有基于边缘跟踪算法,把传统区域生长算法中对整个目标区域象素的处理转化为对目标边缘象素的处理,在获得和区域生长算法相同结果的前提下,大大降低了算法的时间复杂度和空间复杂度.在得到断层轮廓数据后,为了很好的重建出体积等数据,往往需要进行轮廓插值.简单线形插值误差较大,Herman提出了一种很好的轮廓插值算法.该文对其进行了改进,在体积计算上,有着更快的速度.
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