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基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型分割腮腺导管  
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【英文篇名】 A fast adaptive active contour model based on local gray difference for parotid duct image segmentation
【下载频次】 ★★★
【作者】 邓旋; 兰天俊; 张明慧; 陈之锋; 陶谦; 卢振泰;
【英文作者】 DENG Xuan; LAN Tianjun; ZHANG Minghui; CHEN Zhifeng; TAO Qian; LU Zhentai; Key Lab for Medical Imaging of Southern Medical University; Department of Oral and Maxillofacial Surgery; Guanghua School of Stomatology; Hospital of Stomatology Affiliated to Sun Yat-sen University; Guangdong Provincial Key Laboratory of Stomatology; Department of Stomatology; Nanfang Hospital; Southern Medical University;
【作者单位】 南方医科大学医学图像处理重点实验室; 中山大学光华口腔医学院·附属口腔医院口腔颌面头颈肿瘤外科//广东省口腔医学重点实验室; 南方医科大学南方医院口腔科;
【文献出处】 南方医科大学学报 , Journal of Southern Medical University, 编辑部邮箱 2018年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 局部灰度差异; 快速自适应; 局部相似因子; 活动轮廓模型; 腮腺导管; 图像分割;
【英文关键词】 local gray difference; fast self-adaptive; local similarity factor; active contour model; parotid duct; image segmentation;
【摘要】 目的研究一种基于局部灰度差异的快速自适应活动轮廓模型腮腺导管图像分割算法。方法本研究在LBF模型的基础上,加入了轮廓内外局部灰度的均值差异作为驱动演化曲线的能量项,并且将局部灰度方差差异代替λ1、λ2作为能量参数值的控制项,同时还引入两种不同邻域大小的局部相似因子,来克服图像灰度不均匀和边界模糊的影响以提高分割效率。结果该算法在分割图像时,能够根据内外局部灰度均值差异和方差差异自适应地调节演化方向、速度以及内外部区域能量所占权重,在面对复杂梯度边界区域时亦能够检测出真实边界,使演化曲线快速精确地逼近目标边界。结论实验结果表明,本文算法明显优于现有的几种分割算法,能够实现快速精确地分割腮腺导管图像并且保留图像细节。
【英文摘要】 Objective To establish a fast adaptive active contour model based on local gray difference for parotid duct image segmentation. Methods On the basis of the LBF model, we added the mean difference of the local gray scale inside and outside the contour as the energy term of the driving evolution curve, and the local gray-scale variance difference was used to replace λ1 and λ2 as the control term of the energy parameter value. Two local similarity factors of different neighborhood sizes were introduced to corr...
【基金】 广东省自然科学基金(2016A030313574;2017A030313891)
【更新日期】 2019-01-09
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 腮腺导管的口径、尺寸和角度都与临床相关,它可以表示病理过程,研究腮腺导管的形态学特征对腮腺类疾病的诊断和治疗有重要意义[1-4]。由于临床图像数据中,存在噪声、灰度不均匀、边界不清晰等不良因素,导致传统的分割方法在分割图像时出现分割结果边界不连续、不光滑、不能很好

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