基于改进CNN的弱边缘超声图像分割方法

1

作者 朱彦华 《吉林大学学报(信息科学版)》 2024年第6期1018-1024,共7页

为解决弱边缘超声图像分割难度大的问题,提出基于改进CNN(Convolutional Neural Networks)的弱边缘超声图像分割方法。该方法首先利用平稳小波变换去除图像中的噪声,并通过加权最小二乘滤波器强化图像边缘细节,然后将改进卷积注意力模... 为解决弱边缘超声图像分割难度大的问题,提出基于改进CNN(Convolutional Neural Networks)的弱边缘超声图像分割方法。该方法首先利用平稳小波变换去除图像中的噪声,并通过加权最小二乘滤波器强化图像边缘细节,然后将改进卷积注意力模块添加到残差网络模型中提取图像特征,最后通过优化损失函数提高图像的分割精度。实验结果表明,所提方法对超声图像的弱边缘细节处理效果好,可提高对医学超声图像的分割精度。 展开更多

关键词 超声图像分割 图像预处理 卷积神经网络 平稳小波变换 加权最小二乘滤波器

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基于SEEDS的医学超声图像分割算法

2

作者 刘雨 颜雨 +1 位作者 宋增才 张东 《信息技术》 2024年第1期71-76,共6页

针对高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中肿瘤的快速识别与自动定位问题,提出了一种基于SEEDS超像素的自动分割方法,能够为医生快速、准确地定位肿瘤提供帮助,大大减少医生的工作量。该方法基于分裂合并的思想,先利用SEEDS将图像分裂成超像... 针对高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中肿瘤的快速识别与自动定位问题,提出了一种基于SEEDS超像素的自动分割方法,能够为医生快速、准确地定位肿瘤提供帮助,大大减少医生的工作量。该方法基于分裂合并的思想,先利用SEEDS将图像分裂成超像素,再提取超像素的纹理和边界信息,使用纹理边界编码压缩算法完成超像素合并,最后在先验信息的限制下实现肿瘤的自动分割。实验结果表明,该方法可以应对图像质量低、背景复杂等不同情况下的肿瘤分割问题,分割结果比较准确。 展开更多

关键词 超像素 超声图像分割 纹理边界编码 子宫肌瘤图像

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医学超声图像分割的一种新方法 被引量：4

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作者 陈志彬 张启辉 +1 位作者 邱天爽 刘颖 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期650-655,共6页

有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题。本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法。实验表明,对于不同的医学超声图... 有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题。本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法。实验表明,对于不同的医学超声图像,应用本研究方法均可得到比较清晰的分割结果,且显著地提高了分割图像的对比度,这对于固有对比度较低的医学超声图像来说不啻一种很有效的图像分割新方法,为临床诊断提供新的借鉴。 展开更多

关键词 超声图像分割 树型框架小波变换 尺度共生矩阵 主分量分析 自组织神经网络

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胎儿超声图像分割及自动径线测量 被引量：4

4

作者 余锦华 汪源源 +1 位作者 陈萍 施心陵 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期867-873,883,共8页

为从超声图像中准确估计胎儿股骨长度、头围、双顶径和枕额径,提出一种新的胎儿超声图像分割和径线自动测量方法。首先使用结合空间邻域信息的二维模糊聚类,在抑制斑点噪声的同时提取胎儿超声图像中的骨骼部分;接着将骨骼提取的结果细... 为从超声图像中准确估计胎儿股骨长度、头围、双顶径和枕额径,提出一种新的胎儿超声图像分割和径线自动测量方法。首先使用结合空间邻域信息的二维模糊聚类,在抑制斑点噪声的同时提取胎儿超声图像中的骨骼部分;接着将骨骼提取的结果细化作为霍夫变换的输入;然后根据股骨和头部不同的形态特征,分别设计了直线霍夫变换加二次曲线拟合的股骨参数提取方法,以及椭圆二次迭代霍夫变换的头部参数提取方法。本研究对60组胎儿超声图像自动计算所得的股骨长度和头围与手动测量间的差异分别为(0.069±0.066)cm和(-0.508±0.458)cm。结果显示本方法所得结果基本与手动测量的结果吻合,可以提高测量的客观性,有望应用于临床的产前监护。 展开更多

关键词 胎儿超声图像分割 二维模糊聚类 随机霍夫变换 曲线拟合 二次迭代霍夫变换

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基于改进测地线模型的前列腺超声图像分割 被引量：1

5

作者 杨振森 李传富 +2 位作者 周康源 张开华 贺礼 《中国医疗器械杂志》 CAS 2008年第5期316-318,358,共4页

利用变分法,消除了测地线中的重初始化过程,使运算速度加快;结合先验知识,改进了测地线活动轮廓的边缘检测函数;使用最小方差,提高了分割算法的精度。实验表明,该方法能够有效地进行分割前列腺超声图像,并且避免边界泄露问题。

关键词 测地线动态轮廓 水平集 超声图像分割 最小方差 重新初始化

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基于改进的区域生长与GVF snake的超声图像分割 被引量：1

6

作者 刘丹 杨艳 孙尽尧 《科技通报》 北大核心 2016年第4期165-169,共5页

针对传统的区域生长法应用于超声图像时,在选取相邻的生长阈值的情况下会分别出现欠分割与过分割而导致分割失败的现象,提出一种改进方案,在生长之前先将每个待生长像素进行压缩之后再与种子点进行比较,并通过改进的方案与各向异性滤波... 针对传统的区域生长法应用于超声图像时,在选取相邻的生长阈值的情况下会分别出现欠分割与过分割而导致分割失败的现象,提出一种改进方案,在生长之前先将每个待生长像素进行压缩之后再与种子点进行比较,并通过改进的方案与各向异性滤波技术的结合获得超声图像目标区域并提取其轮廓,然后将此轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓收敛获得最终的分割结果。通过对临床采集的超声图像进行的实验结果表明,改进后的区域生长法能成功地应用于超声图像,并能很好地作为GVFSnake的初始模型从而获得理想的分割结果。 展开更多

关键词 区域生长法 活动轮廓模型 超声图像分割 GVF

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一种新颖的前列腺超声图像分割方法

7

作者 石勇涛 宋建萍 雷帮军 《现代电子技术》 2022年第3期52-57,共6页

现有的基于先验知识的超声图像分割方法往往都需要对先验形状进行建模,由于建模一般都是对形状的整体进行学习,造成最终分割结果往往在细节上会有所不足,并且在分割过程中都涉及到对形状的迭代,对分割时间也会造成一定的影响。为了克服... 现有的基于先验知识的超声图像分割方法往往都需要对先验形状进行建模,由于建模一般都是对形状的整体进行学习,造成最终分割结果往往在细节上会有所不足,并且在分割过程中都涉及到对形状的迭代,对分割时间也会造成一定的影响。为了克服现有先验知识的不足,提出一种新颖的图像分割方法。该方法提出了一种边界描述符,定义了分割过程中前后检测点的空间关系,使用该空间关系能够将边界点检测过程中出现的异常(噪声)点自动过滤掉,从而摒弃掉了对先验知识的依赖。同时,该描述符改进了传统的法向量对比度边界算子,考虑了其邻域法向量上的边界信息,使得边界检测性能得到了极大的提升。实验结果表明,使用该边界描述算子能够直接将前列腺的边界分割出来,相比传统的边界检测过程,迭代次数可以忽略不计,在时间和精度上都得到了极大的提升。 展开更多

关键词 超声图像分割 前列腺图像 法向量对比度 先验形状 边界描述符 深度学习 迭代寻优

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基于改进主动形状模型的前列腺超声图像分割算法 被引量：3

8

作者 毕卉 杨冠羽 +1 位作者 唐慧 舒华忠 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期879-883,共5页

为了提高前列腺超声图像的分割精度,提出了一种基于改进主动形状模型的前列腺超声图像分割算法.首先,提取前列腺超声图像的特征集合,该特征集合由Gabor纹理特征和局部二值模式(LBP)特征组成.然后,通过利用k均值算法对提取的特征集合进... 为了提高前列腺超声图像的分割精度,提出了一种基于改进主动形状模型的前列腺超声图像分割算法.首先,提取前列腺超声图像的特征集合,该特征集合由Gabor纹理特征和局部二值模式(LBP)特征组成.然后,通过利用k均值算法对提取的特征集合进行聚类分析,得到超声图像的聚类表示图.最后,在聚类表示图上应用ASM获取超声图像中前列腺的形状信息.结果表明,该算法可以准确地定位前列腺边界信息,与医生手动标记的前列腺轮廓相比,平均绝对距离仅为1.559 6 mm,戴斯相似度系数最高可达93.88%.利用超声图像的聚类表示图可以获得更加精确的前列腺轮廓信息,可用于海扶高聚焦超声(HIFU)手术中的精准导航. 展开更多

关键词 超声图像分割 GABOR特征 局部二值模式 K均值算法 主动形状模型

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基于相位的C-V模型乳腺超声图像分割方法 被引量：1

9

作者 粟华 杨冠羽 +1 位作者 胡轶宁 舒华忠 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期494-497,共4页

为了提高乳腺超声图像分割的准确率,提出了一种基于相位特征的C-V模型超声图像分割方法.首先,采用LOG-Gabor滤波器对超声图像进行6个不同方向的滤波,提取最大能量所对应的相位信息,得到超声图像的相位特征.然后,采用SRAD方法对超声图像... 为了提高乳腺超声图像分割的准确率,提出了一种基于相位特征的C-V模型超声图像分割方法.首先,采用LOG-Gabor滤波器对超声图像进行6个不同方向的滤波,提取最大能量所对应的相位信息,得到超声图像的相位特征.然后,采用SRAD方法对超声图像降噪,并将降噪后的图像与相位特征点乘,增强图像目标与背景的对比度.最后,运用C-V模型的分割算法识别图像中的目标区域,并采用腐蚀方法使目标区域边缘完整、平滑.实验结果表明,与基于灰度的C-V模型、GAC模型以及基于相位特征的人工神经网络方法相比,利用该方法分割乳腺超声图像,分割的精确度明显提高,达到92.40%. 展开更多

关键词 相位特征 超声图像分割 C-V模型

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基于小波变换和尺度共生矩阵的超声图像分割

10

作者 吴国庆 《电子工程师》 2005年第12期29-32,共4页

超声图像所固有的特性使得图像分割比较困难,尤其是应用计算机实现超声图像的自动分割技术远不能达到实际需要,因此,超声图像的分割是亟待解决的一个难题。文中将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵和自组织神经网络聚类相结合应用于... 超声图像所固有的特性使得图像分割比较困难,尤其是应用计算机实现超声图像的自动分割技术远不能达到实际需要,因此,超声图像的分割是亟待解决的一个难题。文中将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵和自组织神经网络聚类相结合应用于超声图像提出一种分割方法。实验表明,应用所提出的方法可得到比较清晰的分割结果,显著提高分割图像的对比度。 展开更多

关键词 超声图像分割 小泼变换 尺度共生矩阵 目组织神经网络

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基于改进C-V模型的超声图像分割方法

11

作者 杨海洋 刘奇 《中国测试技术》 CAS 2007年第6期99-101,共3页

图像分割是超声医学图像学中的难题之一。改进的Chan-Vese(C-V)法加入了约束符号距离函数的能量项,避免了演化时候的重新初始化。在改进C-V模型的基础上,首先借用分水岭中的思想,找到分割目标的近似轮廓,并以此轮廓生成符号距离函数,然... 图像分割是超声医学图像学中的难题之一。改进的Chan-Vese(C-V)法加入了约束符号距离函数的能量项,避免了演化时候的重新初始化。在改进C-V模型的基础上,首先借用分水岭中的思想,找到分割目标的近似轮廓,并以此轮廓生成符号距离函数,然后采用改进的C-V法进行超声图像分割。实验表明,改进的方法有更高的精准度和对多目标分割的能力。 展开更多

关键词 超声图像分割 C-V模型 多目标分割 活动轮廓 水平集

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改进Segformer的前列腺超声图像语义分割算法

12

作者 石勇涛 柳迪 +2 位作者 高超 杜威 邱康齐 《现代电子技术》 北大核心 2024年第15期65-72,共8页

前列腺超声图像在临床中的准确分割对后续诊断具有重要影响。因此,通过深度学习辅助实现前列腺边界的快速、准确分割非常必要。为此,文中提出了一种改进的前列腺分割网络(DA-Segformer)。利用Transformer、深监督和注意力机制,快速准确... 前列腺超声图像在临床中的准确分割对后续诊断具有重要影响。因此,通过深度学习辅助实现前列腺边界的快速、准确分割非常必要。为此,文中提出了一种改进的前列腺分割网络(DA-Segformer)。利用Transformer、深监督和注意力机制,快速准确地分割前列腺超声图像。引入MAG模块提高网络对特征图和像素关联性的理解能力,以及对前景像素的敏感度。采用深监督策略,在解码过程中引入损失函数,优化梯度传播,增强网络对关键特征的学习表征能力。实验结果显示,在前列腺超声图像数据集上,DA-Segformer模型的mIoU、Dice系数、准确率和召回率等指标均优于其他主流语义分割模型。该方法有效解决了前列腺超声图像手工分割的难题,为临床诊断提供了有价值的计算机辅助工具。 展开更多

关键词 医学图像分割 超声图像分割 TRANSFORMER 门控注意力 深监督 扩张卷积 梯度下降 多尺度特征

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融合多尺度特征和注意力机制的超声甲状腺结节分割

13

作者 赵欣 黎红豆 王洪凯 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期668-676,共9页

针对目前超声影像下甲状腺结节分割不够精准的问题,提出一种融合多尺度特征和注意力机制的超声甲状腺结节分割方法。该模型编码设计了多感受野通道选择模块,通过核心选择注意力对多个不同感受野的特征进行自适应加权组合,使包含目标的... 针对目前超声影像下甲状腺结节分割不够精准的问题,提出一种融合多尺度特征和注意力机制的超声甲状腺结节分割方法。该模型编码设计了多感受野通道选择模块,通过核心选择注意力对多个不同感受野的特征进行自适应加权组合,使包含目标的感受野通道占据主导。同时,设计自适应全局上下文模块自适应地提取瓶颈层多个尺度的全局上下文特征,以实现对瓶颈层高级语义的有效编码。此外,设计双注意力引导模块增强编解码器对等层之间的特征融合,以减少上采样过程中的信息损失。在公开的超声甲状腺结节数据集上进行实验,结果表明,文中所提方法优于其他对比网络,能更加精准地分割出甲状腺结节,有效提升了甲状腺结节的分割性能。 展开更多

关键词 深度学习 甲状腺结节 超声图像分割 多尺度特征提取 注意力机制

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基于自动种子区域生长的超声B图像缺陷分割方法 被引量：11

14

作者 倪豪 郑慧峰 +3 位作者 王月兵 呼刘晨 曹永刚 张凯 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期878-883,共6页

提出一种基于自动种子区域生长的超声图像缺陷分割方法。首先使用最大类间方差(Otsu)分割法对超声B图像进行一次预分割;其次寻到绝对背景区,并且在此区域内自动设置种子起始点;然后利用区域生长法将缺陷从背景中分割;最后通过数字形态... 提出一种基于自动种子区域生长的超声图像缺陷分割方法。首先使用最大类间方差(Otsu)分割法对超声B图像进行一次预分割;其次寻到绝对背景区,并且在此区域内自动设置种子起始点;然后利用区域生长法将缺陷从背景中分割;最后通过数字形态学降噪法来进一步提高缺陷的识别度。实验结果表明:该方法不仅能准确地分割出缺陷,且具有较好的缺陷边界信息,提高了对超声B图像的处理效率,有效地抑制了大部分图像噪声。 展开更多

关键词 计量学 超声B图像分割 区域生长 自动设置种子

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基于遗传算法的超声图像水平集分割

15

作者 金联 张修如 胡树玮 《长沙通信职业技术学院学报》 2006年第4期92-95,共4页

文章提出了超声图像自动分割的新方法。其基本思想是在水平集分割方法的基础上,以能量函数作为评价函数,把图像分割问题变成一个优化问题,利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量到达最优的轮廓曲线。应用此方法对肝脏超声图像进... 文章提出了超声图像自动分割的新方法。其基本思想是在水平集分割方法的基础上,以能量函数作为评价函数,把图像分割问题变成一个优化问题,利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量到达最优的轮廓曲线。应用此方法对肝脏超声图像进行肿瘤的边缘提取,得到比较好的结果,从而完成图像的自动分割。 展开更多

关键词 遗传算法 水平集方法 超声图像分割

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基于改进TransU-Net的乳腺肿瘤分割算法研究

16

作者 朱盛滔 贺泽民 陈超峰 《无线互联科技》 2024年第9期15-18,共4页

针对超声乳腺肿瘤图像中存在的高散斑噪声较多、肿瘤边缘模糊以及形状复杂多样等问题,文章在TransU-Net的基础上进行改进,提出了基于TransU-Net的多路径特征融合网络(MFF-Net)。文章分析了MFF-Net的整体结构、多路径特征融合提取模块以... 针对超声乳腺肿瘤图像中存在的高散斑噪声较多、肿瘤边缘模糊以及形状复杂多样等问题,文章在TransU-Net的基础上进行改进,提出了基于TransU-Net的多路径特征融合网络(MFF-Net)。文章分析了MFF-Net的整体结构、多路径特征融合提取模块以及深监督机制,通过实验验证了MSF-Net在处理边缘模糊和形状复杂多样的乳腺超声图像方面的有效性。结果显示,MSF-Net在多个评价指标上优于现有的主流方法。 展开更多

关键词 乳腺超声图像分割 深度学习 多路径融合 深监督

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基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型 被引量：12

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作者 郑伟 张晶 +1 位作者 李凯玄 郝冬梅 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期296-302,共7页

为了实现甲状腺超声图像中结节组织的快速准确分割,克服图像灰度分布不均匀和边缘模糊对分割结果造成的影响,采用了基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型。首先,利用相位一致性边缘检测原理构造一种新的速度函数,不仅弥补了梯度算子边... 为了实现甲状腺超声图像中结节组织的快速准确分割,克服图像灰度分布不均匀和边缘模糊对分割结果造成的影响,采用了基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型。首先,利用相位一致性边缘检测原理构造一种新的速度函数,不仅弥补了梯度算子边缘检测中由于滤波处理造成边缘损坏的缺陷,而且可以灵活地控制曲线演化速率;然后,将该速度函数乘入到无边缘主动轮廓模型的能量项中,避免了线性组合中的权重分配问题,同时具有全局分割能力。通过理论分析和实验验证,改进模型的相对差异度均小于1%,运行时间均低于对比模型。结果表明,新模型实现了灰度分布不均匀图像的精确分割,同时分割效率也有所提高。 展开更多

关键词 图像处理 甲状腺超声图像分割 活动轮廓模型 相位一致性 速度函数

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改进的分段主成分分析算法及其在前列腺分割中的应用

18

作者 宋建萍 石勇涛 《现代电子技术》 北大核心 2018年第13期61-64,共4页

主成分分析(PCA)作为形状建模中的经典算法,在训练阶段考虑训练样本的整体信息,而忽略了样本的局部细节信息。分段主成分分析(MPCA)针对PCA的不足改进了算法,在人脸识别应用中获得了比传统PCA更好的识别效果。但在MPCA中样本一般都被划... 主成分分析(PCA)作为形状建模中的经典算法,在训练阶段考虑训练样本的整体信息,而忽略了样本的局部细节信息。分段主成分分析(MPCA)针对PCA的不足改进了算法,在人脸识别应用中获得了比传统PCA更好的识别效果。但在MPCA中样本一般都被划分为同样大小的子样本块,没有考虑到实际的样本局部动态变化信息。这里根据初始样本的方差信息对MPCA算法进行改进,将样本划分成尺寸大小不一的多类样本(分段样本),然后分别对分段样本做主成分分析,得到原始样本的分段PCA模型。将该模型应用于前列腺超声图像分割实验,结果表明其分割效果优于传统的PCA算法和MPCA算法。 展开更多

关键词 医学超声图像分割 先验形状 分段样本 分段主成分分析 前列腺图像分割 信息提取

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