基于PSO-FCM的标记控制分水岭PCOS超声图像分割 |
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引用本文: | 巫笠平,陈 斌,马玉良,汪 婷,张启忠,席旭刚.基于PSO-FCM的标记控制分水岭PCOS超声图像分割[J].传感技术学报,2023,36(3):411-418. |
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作者姓名: | 巫笠平 陈 斌 马玉良 汪 婷 张启忠 席旭刚 |
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作者单位: | 杭州电子科技大学自动化学院 |
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基金项目: | 国家科技部科技创新2030重大项目(2021ZD0113204);国家自然科学基金项目(62071161);浙江省重点研发计划项目(2021C03031) |
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摘 要: | 多嚢卵巢综合征(PCOS)是一种严重危害女性健康的疾病。针对PCOS超声图像存在目标区域大小不一、对比度低,轮廓特征模糊等问题,提出了一种基于PSO-FCM的标记控制分水岭PCOS超声图像分割方法(PSO-FCM-Watershed)。首先对PCOS图像进行形态学开操作滤波和直方图均衡化预处理,然后使用经过粒子群优化算法(PSO)优化后的模糊C均值(FCM)方法聚类相邻像素,最后采用标记控制分水岭算法处理得到最终分割结果。实验结果表明,使用优化后的标记控制分水岭方法相比于单一的标记控制分水岭方法,加强了囊泡的轮廓特征,在平均交并比(MIOU)和平均准确率指标上,分别提升了4%和14%,达到63.5%和80.74%。可视化结果进一步说明该方法对囊泡区域轮廓的检测更灵敏,对边缘的分割更精准,有较理想的分割效果。
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关 键 词: | 图像分割 多囊卵巢综合征 粒子群优化 模糊C均值 分水岭 |
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