论文摘要
肾脏肿瘤已经成为威胁人类健康的重要疾病之一。超声检查具有普及率高、价格低廉、无辐射等诸多优点,已广泛应用于肾脏肿瘤的诊断中。超声图像中肾脏肿瘤的准确分割是制定治疗方案的基础。肾脏肿瘤往往生长在肾皮质中间,分割容易受到周围脏器干扰,而且超声图像对比度低、斑点噪声严重,使得肿瘤分割困难。本文根据肾脏超声图像的特点,提出基于自适应分区演化水平集(ASLSM)的肿瘤分割算法。首先,将感兴趣区域图像分区;然后,融合内外能量项和梯度设计目标函数,并自适应调整二者比例;最后,根据质心原理和零水平集内外相似度自适应卷积半径及曲率,进行曲线演化。将本算法用于肾脏超声图像,实验结果中豪斯多夫距离(HD)为(8.75±4.21)mm,平均绝对距离(MAD)为(3.26±1.69)mm,戴斯系数(DICE)为0.93±0.03。与传统的方法进行比较,实验结果证明本算法可以获得更加准确的肿瘤分割结果,今后本算法或可为辅助医生定位和诊断肾脏肿瘤提供便利。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 熊小亮,郭翌,汪源源,张岱,叶兆祥,张晟,忻晓洁
关键词: 超声图像,肾脏肿瘤,水平集,自适应分区演化,质心
来源: 生物医学工程学杂志 2019年06期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技,信息科技
专业: 临床医学,泌尿科学,肿瘤学,计算机软件及计算机应用
单位: 复旦大学电子工程系,上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室,天津医科大学肿瘤医院超声诊疗科,天津市肿瘤防治重点实验室,天津市恶性肿瘤临床医学研究中心,天津医科大学肿瘤医院放射科
基金: 国家自然科学基金（61871135,81627804,81830058）,上海市科委“科技创新行动计划”（18511102904）
分类号: R737.11;R445.1;TP391.41
页码: 945-956
总页数: 12
文件大小: 3033K
下载量: 151