本文關(guān)鍵詞：基于最優(yōu)值搜索框架的CT序列圖像肝臟分割

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【摘要】：顯式模型下建立的肝臟分割算法受適用條件的限制,不能有效地控制分割進(jìn)程,制約了算法魯棒性和泛化能力的提高.針對(duì)這一問(wèn)題,該文提出了一個(gè)新的方法,將肝臟分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為隱式函數(shù)最優(yōu)值搜索,依據(jù)圖像實(shí)際數(shù)據(jù)和先驗(yàn)形狀信息有效地控制分割進(jìn)程,以迭代搜索策略得到肝臟的最優(yōu)分割結(jié)果.每一個(gè)迭代步驟由兩部分組成:首先,利用MRF(Markov Random Field)實(shí)現(xiàn)已有肝臟輪廓鄰域的局部再分割,重新調(diào)整肝臟輪廓;然后,利用先驗(yàn)形狀稀疏表示調(diào)整后的形狀,有效地修正噪聲、邊界模糊等因素引起的錯(cuò)誤分割,并將修正后的肝臟輪廓用于下一輪局部再分割.肝臟分割結(jié)果在迭代過(guò)程中不斷逼近真實(shí)值.為了提高形狀稀疏表示的計(jì)算精度和速度,該文改進(jìn)了相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié),提出了動(dòng)態(tài)字典生成策略,并利用混合粒子群算法求解稀疏表示方程.與金標(biāo)準(zhǔn)相比,該文所提算法在邊界模糊、對(duì)比度低、存在大量其他干擾組織區(qū)域等不利因素的情景中,其分割精度(Volume Overlap Percentage,VOE)可達(dá)到90%以上.
【作者單位】： 山東師范大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院生命與健康研究院山東省醫(yī)學(xué)物理圖像處理技術(shù)省級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;濟(jì)南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山東省腫瘤醫(yī)院放療科;
【關(guān)鍵詞】： 肝臟分割 最優(yōu)值搜索 稀疏表示 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng) 混合粒子群
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201441,61471226) 山東省自然科學(xué)杰出青年基金(JQ201516)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】：

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：648918