改进二值LFI医学图像分割模型
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国家自然科学基金(61173072);国家自然科学青年基金(61003209);江苏省自然科学基金(BK2011824);江苏省高校自然科学研究基金(10KJB520012)


Adapted binary LFI medical image segmentation model
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    摘要:

    基于区域活动轮廓模型在处理医学特定分割目标时,受到图像背景影响较大,难以提取目标边界轮廓.针对这一问题,提出一种改进LFI模型.该模型构造出局部适当图像来逼近原图像,且引入吸附因子约束曲线演化方向,恢复曲线演化渐进性,使得分割具有针对性.采用二值水平集方法实现整个分割过程,避免了传统水平集数值不稳定性.实验结果表明该方法可以快速有效地分割特定医学图像目标.

    Abstract:

    It's difficult to extract the target boundary using the region-based active contour models,for the interference of the image background when dealing with the medical target segmentation.An improved model of adapted LFI is proposed to solve this problem.The model constructs local fitting images to approach the initial image,and introduces the attractive factor to restrain curve evolution equation and well resume the curve gradualist,thus targets the image segmentation.The binary level set is employed to the whole segmentation process,which can avoid the numerical instability by the traditional level set.The application results show that the proposed method can segment the required target effectively and rapidly from medical images.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张建伟,李小田.改进二值LFI医学图像分割模型[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2012,4(4):366-370
ZHANG Jianwei, LI Xiaotian. Adapted binary LFI medical image segmentation model[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2012,4(4):366-370

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  • 收稿日期:2011-10-18
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