一种基于曲线进化的医学图像解剖轮廓提取算法的研究  

A Curve Evolution Approach for Medical Image Anatomical Contour Extraction

作　　者：李海云[1] 王筝[1] 

机构地区：[1]首都医科大学生物医学工程学院,北京100054

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第9期213-215,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：北京市优秀人才/留学人员培养基金资助

摘　　要：水平集方法应用于跟踪界面演化问题,是一种稳定有效的数值计算方法。图象小波变换模极大值对图象中目标轮廓边缘有很好的表征。论文应用水平集方法基于曲线进化提出了一种新的医学图像解剖轮廓分割算法,定义了一种基于小波变换模极大值的用于终止进化的函数,构造了一种基于领域的进化方式,并对脊柱MRI图象进行了分割实验,得到了令人鼓舞的结果。实验表明了该种算法的可行性和有效性。Level set methods are robust and efficient numerical tools for resolving curve evolution in image segmentation.And wavelet transform modulus maxima can characterize sharp variations of image intensity which correspond to object contour edge.This paper proposes a new medical image segmentation algorithm based on level set method.A function is defined from wavelet transform modulus maxima which acts as a halting criterion for the speed function.The level set function should be updated in a neighbourhood of these points.Examples are presented to demonstrate the efficiency of the approach on spinal MRI images and the results are encouraging.

关 键 词：小波变换 图像分割 水平集方法 曲线进化 

分 类 号：TP318.5[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]