邊緣檢測(cè)算法在醫(yī)學(xué)超聲液性病變圖像中的應(yīng)用
作者：
時(shí)間：2012-06-06
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)
收藏
加入技術(shù)交流群
掃碼加入
和技術(shù)大咖面對(duì)面交流
海量資料庫(kù)查詢(xún)
通過(guò)以上兩組實(shí)驗(yàn)可以看出，由于超聲液態(tài)病變圖像固有特征，經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法并不能清晰的勾畫(huà)出液性病灶的邊緣來(lái)，對(duì)包含病灶區(qū)域的擴(kuò)大區(qū)域?qū)嵤?a class="contentlabel" href="http://yuyingmama.com.cn/news/listbylabel/label/邊緣檢測(cè)">邊緣檢測(cè)算法，將得到更多冗余的邊緣信息，不能得到感興趣病灶區(qū)域的輪廓。而Snake模型卻可以較好地選取特定的區(qū)域，利用算法特有的曲線(xiàn)變化方式，最終收攏到雙側(cè)灰度梯度變換平衡點(diǎn)位置，達(dá)到邊緣提取的良好效果，主要原因在于：
(1)Snake模型可以人為的設(shè)定待提取邊緣的主要控制點(diǎn)，縮小了曲線(xiàn)變化的范圍，更加具有針對(duì)性的對(duì)特定區(qū)域進(jìn)行邊緣提?。?br /> (2)Snake模型對(duì)圖像灰度變化較敏感，在曲線(xiàn)內(nèi)力和外力達(dá)到平衡的情況下，曲線(xiàn)可以很好的穩(wěn)定在一個(gè)位置，形成平滑的連續(xù)的曲線(xiàn)。本文引用地址：http://yuyingmama.com.cn/article/193780.htm
3 結(jié)語(yǔ)
本文應(yīng)用幾種不同的邊緣檢測(cè)算法提取醫(yī)學(xué)超聲液態(tài)病變圖像的邊緣，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法的提取效果不明顯，而基于Snake模型的邊緣提取算法由于采用動(dòng)態(tài)的調(diào)整方法，提取的圖像邊緣完整、平滑、清晰，方便于后續(xù)的診斷性測(cè)量，具有一定的臨床應(yīng)用價(jià)值，因此，在臨床使用的醫(yī)學(xué)超聲儀器中，使用類(lèi)似算法提取液性病變圖像邊緣，將是一個(gè)應(yīng)用趨勢(shì)。
評(píng)論