【摘 要】
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从超声图像中准确地分割出病灶区域在基于图像引导的放射治疗中具有重要的临床意义。活动轮廓模型被广泛地应用于医学图像的分割,但超声图像的低信噪比、灰度分布不均匀等缺
【基金项目】
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湖北省教育厅青年人才项目(项目编号:Q20154404)
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从超声图像中准确地分割出病灶区域在基于图像引导的放射治疗中具有重要的临床意义。活动轮廓模型被广泛地应用于医学图像的分割,但超声图像的低信噪比、灰度分布不均匀等缺点导致活动轮廓容易搜索到错误的区域。为解决以上问题,提出了一种基于形状相似性的活动轮廓模型,将低秩属性作为图像序列中目标形状的先验知识融入到活动轮廓分割框架中,利用矩阵的秩对图像序列中目标形状变化的相似性进行度量,证明了目标形状的变化符合低秩属性。为了验证该方法的性能,采用真实的超声图像序列作为训练和测试集合,并与其他3种分割方法在同一测试集合下进
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