小波能量引导下基于活动轮廓模型的部分实性肺结节分割

摘要：

由于部分实性肺结节(pGGO)中的实性成分存在亮度不均匀和边界模糊等问题,传统的活动轮廓模型很难取得精确的分割结果.为此,文中提出了一种改进的小波能量引导下的活动轮廓模型来完成pGGO中实性成分的分割.首先,通过小波变换将图像的灰度信息转变成小波系数,对低通小波系数进行模糊化,以抑制图像局部区域过增强和欠增强,同时结合高通小波系数计算图像的小波能量并构建活动轮廓模型的区域项,以加强肺结节中实性成分与周围磨玻璃影的区分;然后,利用高斯混合模型计算肺结节图像的后验概率,将后验概率差作为活动轮廓模型的边界检测函数,使得在实性成分的边界处边界检测函数趋于0,轮廓曲线停止演变.实验结果显示,文中提出的模型得到的真阳性率为0.95、假阳性率为0.23和相似度为0.80,有助于pGGO中实性成分的确定.

关键词：pGGO、小波能量、活动轮廓模型、后验概率、图像分割

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西区自然科学基金资助项目2016GXNSFBA380160;广西师范大学非线性电路与光通信重点实验室开放课题NCOC2016-B01;广西高等学校千名中青年骨干教师培育计划项目2018GXQGFB160

在线出版日期：2019-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：41-49,58