結(jié)合偽彩色與上下文感知的肺癌PET圖像分割算法
【部分圖文】：
法相比較，本文算法的分割結(jié)果最接近真實分割。圖3PET1和PET2的標準分割與本文分割圖(a1)PET1(a2)標準分割(a3)本文算法(b1)PET2(b2)標準分割(b3)本文算法圖4對比算法的PET1和PET2圖像分割結(jié)果(a1)GrabCut(a2)Snake(a3)CA鄄GrabCut(ｂ1)GrabCut(ｂ2)Snake(ｂ3)CA鄄GrabCut本文采用三個評價指標［12］衡量不同算法的圖像分割效果。評價指標為:過分割率(oversegmentationrate，OＲ)、欠分割率(undersegmentationrate，UＲ)、總體誤差率(overallerrorrate，EＲ)，計算結(jié)果為百分比，公式如下:OＲ=Qp/Dp(11)UＲ=Up/Dn(12)EＲ=(Qp+Up)/(Dp+Dn)(13)其中:Dp為該類的像素點集合，Dn為非該類的像素點集合，Qp為沒有劃分到該類的目標像素點集合，Up為錯誤劃分到該類的像素點集合。OＲ和UＲ越大，則圖像分割結(jié)果的過分割與欠分割越嚴重，EＲ越大則分割誤差越大;三個指標越小，算法的分割效果越好。表1OＲ評價指標圖像SnakeGrabCutCA-GrabCut本文算法PET12．93．817．64．2PET21．15．435．22．9表2UＲ評價指標圖像SnakeGrabCutCA-GrabCut本文算法PET145．336．81．43．3PET240．127．60．32．1表3EＲ評價指標圖像SnakeGrabCutCA-GrabCut本文算法PET130．623．411．53．4PET228．122．718．82．3根據(jù)表3中的數(shù)據(jù)，本文算法圖像分割的正確率明顯優(yōu)于其他三種算法。Snake算法與GrabCut算法在圖像分割中，出現(xiàn)了明顯的欠分割，分割結(jié)果包含大量的背景區(qū)域;CA-Grab-Cut算法的分割結(jié)果出現(xiàn)了嚴重的過收斂，部分目標區(qū)域被劃分到背景區(qū)域中。本文算法的分割結(jié)果，最接近標準分割，總體誤差率在4%以下，而其他三種算法的整體誤差率均超過了11%。在本文實驗的30幅肺癌PET圖像，實驗
法相比較，本文算法的分割結(jié)果最接近真實分割。圖3PET1和PET2的標準分割與本文分割圖(a1)PET1(a2)標準分割(a3)本文算法(b1)PET2(b2)標準分割(b3)本文算法圖4對比算法的PET1和PET2圖像分割結(jié)果(a1)GrabCut(a2)Snake(a3)CA鄄GrabCut(ｂ1)GrabCut(ｂ2)Snake(ｂ3)CA鄄GrabCut本文采用三個評價指標［12］衡量不同算法的圖像分割效果。評價指標為:過分割率(oversegmentationrate，OＲ)、欠分割率(undersegmentationrate，UＲ)、總體誤差率(overallerrorrate，EＲ)，計算結(jié)果為百分比，公式如下:OＲ=Qp/Dp(11)UＲ=Up/Dn(12)EＲ=(Qp+Up)/(Dp+Dn)(13)其中:Dp為該類的像素點集合，Dn為非該類的像素點集合，Qp為沒有劃分到該類的目標像素點集合，Up為錯誤劃分到該類的像素點集合。OＲ和UＲ越大，則圖像分割結(jié)果的過分割與欠分割越嚴重，EＲ越大則分割誤差越大;三個指標越小，算法的分割效果越好。表1OＲ評價指標圖像SnakeGrabCutCA-GrabCut本文算法PET12．93．817．64．2PET21．15．435．22．9表2UＲ評價指標圖像SnakeGrabCutCA-GrabCut本文算法PET145．336．81．43．3PET240．127．60．32．1表3EＲ評價指標圖像SnakeGrabCutCA-GrabCut本文算法PET130．623．411．53．4PET228．122．718．82．3根據(jù)表3中的數(shù)據(jù)，本文算法圖像分割的正確率明顯優(yōu)于其他三種算法。Snake算法與GrabCut算法在圖像分割中，出現(xiàn)了明顯的欠分割，分割結(jié)果包含大量的背景區(qū)域;CA-Grab-Cut算法的分割結(jié)果出現(xiàn)了嚴重的過收斂，部分目標區(qū)域被劃分到背景區(qū)域中。本文算法的分割結(jié)果，最接近標準分割，總體誤差率在4%以下，而其他三種算法的整體誤差率均超過了11%。在本文實驗的30幅肺癌PET圖像，實驗
【參考文獻】
相關(guān)期刊論文 前5條
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3 崔顥;余瑞星;王維語;;基于偽彩色的感興趣目標檢測方法[J];航空計算技術(shù);2011年02期
4 周勝安;;一種基于前景物形態(tài)的GrabCut改進算法[J];電腦知識與技術(shù);2010年33期
5 謝從華;朱峰;王立軍;武園園;;基于密度聚類的醫(yī)學圖像分割DCMIS[J];計算機應(yīng)用研究;2007年02期
【共引文獻】
相關(guān)期刊論文 前10條
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【二級參考文獻】
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【相似文獻】
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本文編號：2807753
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