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基于改进归一化割的甲状腺肿瘤b超图像分割

Segmentation of B-type ultrasound image of thyroid tumor based on im-proved normalized cut

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文献详情

资源类型：

收录情况： ◇ 统计源期刊 ◇ CSCD-C

作者：
郑伟[1] * ; 张丽[1] ; 田华[1] ; 郝冬梅[2] ; 吴颂红[2] ;
机构： [1]河北大学电子信息工程学院 [2]河北大学附属医院
出处：
DOI： 10.3778/j.issn. 1002-8331.1201-0394
ISSN：

关键词： 图像分割 B超图像 甲状腺肿瘤 归一化割 各向异性扩散

摘要：
为了实现甲状腺肿瘤B超图像和核素图像的图像配准融合以及得到特征级图像配准所需要的特征区域,需分割出甲状腺、肿瘤及其周围组织。这类图像在形成过程中往往会产生斑点噪声使图像质量较差,且具有灰度对比度低和亮度分布不均匀等特点,提出一种基于各向异性扩散的归一化割分割法,将各向异性扩散模型引入到归一化割中,并通过调节模型参数来对甲状腺肿瘤B超图像进行去噪和边缘增强,优化了归一化割中轮廓线图和权值矩阵,在一定程度上避免了归一化割的过分割和欠分割,实验结果证明了该方法的可行性。

基金：
河北省教育厅科学研究计划项目（No.2010218）;河北大学医工交叉研究中心开放基金项目（No.BM201103）；
语种：
中文
第一作者：
第一作者机构： [1]河北大学电子信息工程学院
推荐引用方式(GB/T 7714)：
郑伟,张丽,田华,等.基于改进归一化割的甲状腺肿瘤b超图像分割[J].计算机工程与应用.2013,49(22):190-193+218.

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