發(fā)布時間：2016-12-18 09:28

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

《哈爾濱工程大學》 2010年

基于差分進化算法的GVF Snake模型的PET醫(yī)學圖像分割

武國財  

【摘要】：PET作為當今世界最高層次的核醫(yī)學技術,已廣泛應用到醫(yī)學研究的各個學科分支。由于PET本身特點及重建技術的限制,它的圖像質(zhì)量比較低,空間分辨率遠遠低于CT和MRI,圖像反差低,定位能力差,背景偽跡嚴重,有明顯的放射狀噪聲,這嚴重影響了圖像信息的獲取,不利于醫(yī)生進行觀測和診斷,同時也嚴重影響圖像配準、融合等后續(xù)工作。 基于傳統(tǒng)的Snake模型對PET醫(yī)學圖像分割的方法存在對初始輪廓過于敏感,難以收斂到目標凹型區(qū)域等問題。為此,本文采用其改進算法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)化的差分進化算法對GVF Snake模型分割的結果進行優(yōu)化,提高分割精度。其實驗結果表明,本文提出的方法能夠?qū)ET圖像病灶區(qū)域進行精確的分割,避免陷入局部最優(yōu)且具有良好的實時性。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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【引證文獻】

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