文件名称:
基于统计模型的水平集方法在超声图像上乳腺分割方法
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文件大小: 544kb
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上传时间: 2020-06-05
详细说明：在计算机辅助诊断（CADx）方案中准确分割肿块区域对于评估超声乳腺图像上肿块的恶性可能性很重要。 这项研究的目的是开发一种在超声图像上分割乳腺肿块的新型水平集方法。 我们的数据库包含151幅超声图像，其中70例恶性和81例乳腺良性肿块。 在一种新颖的水平集方法中，使用基于区域，基于边缘和正则化的项来定义能量函数。 基于区域的术语分析全局信息，而基于边缘的术语分析局部信息。 正则项还控制边界曲线的长度。 乳房区域被分割，以使基于这些术语的能量最小化。 使用我们提出的方法，真阳性（TP）比率，假阳性（FP）比率，雅卡德相似度（JS）和骰子相似度系数（DSC）分别为92.2％，9.1％，84.2％和91.3％。 这些结果往往比使用两种常规分割方法的结果要高得多。 我们提出的基于新型水平集方法的方法被证明可以在超声乳腺图像上准确分割肿块区域。
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