一种血管内超声图像边缘提取的新方法①

摘要：

血管内超声图像的血管壁内外膜边缘检测是IVUS图像处理中必不可少的步骤与重要环节，基于主动轮廓模型的血管壁边缘提取的效果好坏很大程度上依赖于初始轮廓能否较为精确的选取。提出了一种提取血管壁边缘的新方法，以自适应阈值分割的方式降低目标图像的复杂度，结合 marr 边缘检测算子找到血管壁内外膜边缘的初始轮廓，在此基础之上，采用改进的GVF-snake算法使初始轮廓线精确收敛于真实的血管壁边缘，实验结果验证了此方法的有效性。

关键词：血管内超声、边缘提取、自适应阈值分割、Marr算子、GVF-snake

分类号：TG8;TG4

在线出版日期：2013-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：176-179,153