【摘要】：在高強(qiáng)度超聲聚焦(HIFU)治療中,圖像自動(dòng)導(dǎo)航是整個(gè)治療過(guò)程的關(guān)鍵步驟。針對(duì)超聲腫瘤圖像分割提出了兩種算法,分別為梯度閾值法和區(qū)域合并法。其中梯度閾值法針對(duì)分水嶺過(guò)分割的缺陷,選取小于設(shè)定的梯度閾值的點(diǎn)作為分水嶺變換的種子點(diǎn),從而很好地抑制了過(guò)分割現(xiàn)象;區(qū)域合并法首先通過(guò)分水嶺變換將圖像過(guò)分割成許多具有區(qū)域均質(zhì)性的超像素,然后基于最小描述(MDL)原則進(jìn)行合并,將擁有相似紋理特征的小區(qū)域聚類在一起,達(dá)到抑制過(guò)分割的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這兩種算法有效地解決了分水嶺變換過(guò)分割的問(wèn)題,同時(shí)能夠很好地應(yīng)用到超聲腫瘤圖像分割中。

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