结合灰度共生特征和水平集算法的宫颈醋白区域分割

• 作 者: 石慧娟 刘君 黄海燕 杜洪威
• 机 构: 南昌航空大学信息工程学院,江西省图像处理与模式识别重点实验室（南昌航空大学）,广西壮族自治区人民医院妇科
• 出 处: 南昌航空大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2018年2期
• 关键词: 宫颈癌筛查 K-MEANS聚类 灰度共生矩阵 特征图 水平集算法 醋白分割 cervical cancer screeningk-means algorithm
• 基金项目: 国家自然科学基金（61402218）,江西省自然科学基金（20151BAB205050）,江西省教育厅科技项目（GJJ14503）

肉眼醋酸实验是宫颈癌筛查的重要手段,使阴道镜设备具备自动识别醋白区域的功能是解决在临床上缺乏有经验医生这一难题的有效方法。针对这一目的,提出了一种建立在灰度共生特征矩基础上的CV模型水平集算法。该方法首先使用k-means聚类从肉眼醋酸实验后的原始宫颈图像中分割出宫颈区域,继而利用合成的灰度共生特征矩对宫颈区域进行醋白特征提取并获得待分割的特征图,最后使用改进的CV水平集算法对特征图进行分割并得到醋白区域。实验结果显示：改进后的CV水平集算法比传统CV水平集算法的敏感度在平均值上低26.6%,比分水岭分割