节点文献

基于蚁群算法的甲状腺结节超声图像边沿检测法

Edge Extraction of Thyroid Nodule in Ultrasound Images Based on Improved Ant Colony Algorithm

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 朱玲施心陵刘亚杰田溪

【Author】 ZHU Ling,SHI Xinling,LIU Yajie,TIAN Xi(Department of Electronic Engineering,Information School,Yunnan University,Kunming 650092)

【机构】 云南大学信息学院电子工程系云南大学信息学院电子工程系 昆明650092昆明650092

【摘要】 甲状腺结节超声图像一般较为模糊不易判断识别,该文基于蚁群算法,提出了一种新的甲状腺结节超声图像边沿检测方法。针对超声图像特点,算法对信息素及食物源的设置进行了改进,阐述了该算法,同时将检测结果与Canny算法和Sobel算法的结果进行了比较,实验证明该改进的蚂蚁算法提取出了清晰的甲状腺结节的边沿。

【Abstract】 The thyroid nodule in the ultrasound images is usually blur and difficult to discern and analyze.A new algorithm which is based on the ant colony algorithm(ACA) for extracting the edges of thyroid nodule in ultrasound images is presented.Taking the characters of ultrasound images into account,the method of setting up the pheromone and the food-source is developed and the algorithm is elaborated.Compared with other image segmentation algorithms,such as the Canny operator and the Sobel operator,ACA can achieve better segmentation results.

【基金】 云南省自然科学基金资助项目(2002C0002Z)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年24期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】7
  • 【下载频次】209
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络