本文關(guān)鍵詞：基于GVF snake模型的超聲醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《哈爾濱工程大學(xué)》 2010年

基于差分進(jìn)化算法的GVF Snake模型的PET醫(yī)學(xué)圖像分割

武國財(cái)  

【摘要】：PET作為當(dāng)今世界最高層次的核醫(yī)學(xué)技術(shù),已廣泛應(yīng)用到醫(yī)學(xué)研究的各個學(xué)科分支。由于PET本身特點(diǎn)及重建技術(shù)的限制,它的圖像質(zhì)量比較低,空間分辨率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CT和MRI,圖像反差低,定位能力差,背景偽跡嚴(yán)重,有明顯的放射狀噪聲,這嚴(yán)重影響了圖像信息的獲取,不利于醫(yī)生進(jìn)行觀測和診斷,同時也嚴(yán)重影響圖像配準(zhǔn)、融合等后續(xù)工作。 基于傳統(tǒng)的Snake模型對PET醫(yī)學(xué)圖像分割的方法存在對初始輪廓過于敏感,難以收斂到目標(biāo)凹型區(qū)域等問題。為此,本文采用其改進(jìn)算法GVFSnake模型對PET圖像分割處理,為防止其陷入局部最優(yōu)和錯收斂現(xiàn)象,本文將采用全局優(yōu)化的差分進(jìn)化算法對GVF Snake模型分割的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,提高分割精度。其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠?qū)ET圖像病灶區(qū)域進(jìn)行精確的分割,避免陷入局部最優(yōu)且具有良好的實(shí)時性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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8 武國財(cái);基于差分進(jìn)化算法的GVF Snake模型的PET醫(yī)學(xué)圖像分割[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

9 白曈;基于Snake模型的參數(shù)活動輪廓模型在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用[D];山東大學(xué);2011年

10 靳莉宴;基于參數(shù)優(yōu)化Snake的模型及在MRI圖像分割中的應(yīng)用[D];河北工業(yè)大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：基于GVF snake模型的超聲醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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