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基于相位信息的乳腺超声图像水平集分割

Level set segmentation based on phase information of the breast ultrasound image

摘要目的 基于相位信息改进距离正规化水平集演化(DRLSE)模型的速度收敛项,改善对乳腺肿瘤超声图像的分割效果.方法 首先,利用Log-Gabor滤波器组对图像进行频域滤波,得到一组基于相位信息的特征图.其次,在相位一致性的基础上,求出乳腺超声图像经高斯噪声补偿后的最大方向能量相位PC(M),并采用细节保留各向异性扩散滤波(DPAD)模型对PC(M)降噪,减少斑点噪声的干扰.最后,选用Sigmoid函数,将滤波后的PC(M)作为其自变量,以替换DRLSE模型中的速度收敛项.结果 采用改进后的模型对多幅临床乳腺肿瘤超声图像进行分割,分割结果显示基于相位信息的正规化水平集演化(PB-DRLSE)模型在相似性(SI)、真阳性(TP)和假阴性(FN)方面均优于原始DRLSE模型(P均<0.05).结论 本研究提出的分割方法较之原始模型对乳腺肿瘤超声图像的分割更为优越.

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