一种改进的基于标号搜索的肝脏分割算法

为了有效地分割肝脏区域,提出一种改进的基于标号搜索算法的自动分割肝脏算法。在基于标记搜索算法的基础上,将梯度大小作为权重因子加入梯度标号图,同时将肝脏轮廓与灰度值分布相联系,能有效地操作与轮廓有关的像素,很好地保留了肝脏区域。通过计算每个候选像素最小代价函数来确定最佳路径,获得一个准确的肝脏轮廓。实验表明,改进算法能有效地分割肝脏,极大地提高了分割肝脏的准确性。     

基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法

为了提高网格简化的图像质量,提出一种基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法。在代价函数中引入顶点离散曲率,通过将代价函数作为顶点对的权值来控制顶点对合并次序,更好地保留了原模型的细节特征,同时修改模型特征点与特征线的权值,使得简化过程中原模型的特征点与特征线能够较好地保留。经实验对比与分析表明,该算法有效地提高了图像质量且能很好地保持原模型的图形特征。     

支持向量机分类的交互式肝脏肿瘤分割方法

提出了一种交互式分割传统CT图像肝脏肿瘤的方法。首先对CT切片进行预处理,包括肝脏薄壁组织分割及其对比增强处理,通过分水岭转换后肝脏体积被分成许多集水盆地。然后,在用户选择种子点上训练支持向量机分类来抽取肝脏肿瘤,而在分水岭转换后产生的每个小区域基础上,计算对应的用于训练和预测的特征向量。最后,在整个分割二级制体数据中执行一些形态学操作,重新定义支持向量机分类的粗糙分割结果。实验结果表明：改进方法提高了诊疗的准确性、有效性,以及在临床应用中的可行性。