一种基于水平集的前列腺超声图像自动分割算法

摘要：

由于超声图像存在着斑点噪声和较低的信噪比,使得传统的分割算法很难应用于超声图像的自动分割,而手工分割方法非常耗时且重复性差.因此提出了一种基于水平集和改进径向浅浮槽算法(RBR,radical bas-relief)的前列腺直肠超声(TRUS)图像全自动分割算法.首先使用Sticks滤波器来去除斑点噪声,并且增强图像的对比度.然后使用径向浅浮槽算法来对图像进一步增强,通过使用形态学算法和边界填充得到前列腺的初始轮廓,使用该轮廓来初始化水平集算法,从而实现全自动分割.实验结果表明,该方法能有效地去除斑点噪声的影响,并且能够对前列腺超声图像实现较好的分割效果.

关键词：水平集算法、Sticks滤波、径向浅浮槽算法、TRUS图像分割、数学形态学

所属期刊栏目：28

分类号：R318.03(医用一般科学)

资助基金：安徽省教委自然科学基金重点研究项目 2006KJ097A

在线出版日期：2009-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-21