基于Snake改进型模型的胸部CT图像分割方法

针对胸部CT图像分割中的一些难点，结合贪心算法的特点，引入梯度向量流(GVF)来代替传统Snake中的图像力。从添加外部约束、方程求解和边缘图生成等方面对GVF模型进行了改进。该GVF模型的扩散方程计算的边缘映射图则利用了Canny算子的边缘检测结果，从而对GVF力场的弱边界区域和小灰度变化区域进行了明显的改善。对力场扩散方程中梯度矢量流的分量分别进行归一化处理，减小了物体边界力场对曲线上各点的影响，克服了GVF模型难以解决的深凹问题，有效地控制活动等值线外部人工约束能量。改进的GVF-Snake模型能准确、反复地对胸部CT图像进行分割优化，具有良好的鲁棒性和实用性。该方法提高了胸部CT图像分割的可重复性、准确性和通用性。其应用可为医生准确观察CT图像提供良好的帮助，更对该方面病理研究提供较好依据。