一种基于轮廓监督的动态规划乳腺X线影像肿块分割算法
A Dynamic Programming Algorithm for Mass Segmentation on Mammograms Based on Contour Supervision
摘要肿块分割是基于乳腺X线影像的计算机辅助诊断系统的重要环节.良好的分割结果能够更好地反映肿块的病理特征.为后续可疑区域的特征提取和分类提供依据.已有大量文献探讨肿块的分割算法.基于动态规划(DP)的肿块分割算法结合了肿块的边缘信息,以及灰度和大小等先验知识.传统的基于DP的算法自适应性和鲁棒性不足.为克服这些缺点,提出一种基于轮廓监督的动态规划方法,该方法首先使用对比度受限的自适应直方图均衡增强肿块感兴趣区(ROI)的对比度,并使用高斯掩膜掩蔽外围组织;然后,将肿块ROI变换到极坐标.结合肿块的边缘、灰度和大小信息计算局部代价,并根据局部代价矩阵计算累积代价矩阵;最后,在基于动态规划的轮廓跟踪过程中,引入轮廓监督机制,避免周围组织和对比度不足的影响.本文对比了改进后算法与传统算法的分割效果.实验结果表明,高斯掩蔽和轮廓监督的引入,有效地掩蔽了肿块周围组织,避免了轮廓偏离.该算法提高了肿块分割准确性,且具有更好的鲁棒性.
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