典型文献
改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法
文献摘要：
为了提升CT图像肝脏及肝脏肿瘤的分割精度,提出一种改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法.第一阶段:采用分步式分割方法对肝脏进行分割,(1)采用阈值处理、形态学方法、自适应区域生长方法进行肝脏的粗分割;(2)采用数学形态对分割结果进行优化,进行肝脏的细分割.第二阶段:构造参数梯度形态学和各向异性扩散滤波的距离正则化水平集演化(改进的DRLSE)模型进行肝脏肿瘤分割.实验利用3Dircadb数据集验证方法的有效性,计算了DICE、VOE、ASD和MSD指标评估分割的性能.实验结果表明该方法无需进行训练过程和统计模型的建立,对于复杂的形状和强度变化的CT图像分割效果尤为明显.由定量分析的数值结果显示,分割性能均优于比较算法,提高了分割准确率,具有较强的鲁棒性,为医生诊断和治疗肝癌提供帮助.
文献关键词：
水平集;区域生长算法;距离正则化水平集演化(DRLSE);三维重建;各向异性扩散滤波
中图分类号：
作者姓名：
郭贝贝;马自萍;王兴岩;杨珂
作者机构：
北方民族大学 数学与信息科学学院,银川 750021;北方民族大学 计算机科学与工程学院,银川 750021
文献出处：
引用格式：
[1]郭贝贝;马自萍;王兴岩;杨珂-.改进DRLSE的分步式肝脏及肿瘤分割方法)[J].计算机工程与应用,2022(14):200-209
A类：
3Dircadb
B类：
DRLSE,分步式,分割方法,第一阶段,阈值处理,形态学方法,数学形态,第二阶段,各向异性扩散滤波,正则化,水平集,肝脏肿瘤分割,数据集验证,验证方法,DICE,VOE,ASD,MSD,指标评估,估分,训练过程,统计模型,强度变化,图像分割,分割效果,诊断和治疗,肝癌,区域生长算法,三维重建
AB值：
0.339364
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