利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割

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【作者】王芳梅 [1] ; 范虹 [1] ; Yi [2] ; WANG [2]

【关键词】核磁共振乳腺图像分割连续水平集 α-CV模型

【摘要】针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese（CV）模型的连续水平集分割算法.该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题;通过引入转移Heaviside函数,构造α-CV模型作为能量函数模型.实验结果表明,与传统CV模型离散水平集方法相比,该算法可以避免局部极小值的现象,提高分割精度,有效抑制噪声,分割迭代次数降低了101数量级,并且可以准确、稳定地实现低信噪比、弱边界的核磁共振乳腺图像分割.

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利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割

【作者】 王芳梅 [1] ; 范虹 [1] ; Yi [2] ; WANG [2]

【关键词】 核磁共振 乳腺图像分割 连续水平集 α-CV模型

【作者】王芳梅 [1] ; 范虹 [1] ; Yi [2] ; WANG [2]

【关键词】核磁共振乳腺图像分割连续水平集 α-CV模型