基于灰度信息约束水平集的胰腺组织分割方法

摘要：

从CT(Computed Tomography)影像中准确分割胰腺组织是手术准备及计算机辅助诊断的重要部分.通过对胰腺组织在CT影像中的形态,大小等信息的研究,本文提出了一种基于灰度信息约束水平集的胰腺组织分割方法.该方法首先使用分数阶微分增强方法提高胰腺与其周围组织的对比度,再利用深度学习方法得到部分胰腺组织,统计该部分胰腺组织的信息并建立灰度信息约束项,结合长度项及图像信息项构建水平集能量演化模型,通过水平集曲线演化实现胰腺组织分割.仿真实验中本文方法与其他几种方法进行了比较,结果表明本文方法能够更准确地分割CT影像中的胰腺组织,具有一定的临床应用价值.

关键词：CT、胰腺、水平集、深度学习、分数阶微分

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;沈阳航空航天大学校博士启动基金项目

在线出版日期：2020-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1741-1744