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基于改进的CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法
一、引言
甲状腺结节的超声图像分割对于临床诊断及治疗非常重要。然而，由于图像识别技术发展的缓慢，目前仍难以通过自适应分割算法实现高效、准确的甲状腺结节的超声图像分割。本文提出了一种基于改进的CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法，以提高分割准确性和效率。
二、研究方法
1.图像预处理
首先，去除图像背景和其它不相关的区域。将图像转换成灰度图像，并使用直方图均衡技术进行增强，以提高图像的对比度。在减少噪声的同时，保留有用的信息。
2.CV-RSF模型
改进的CV-RSF模型可以通过多个栅格化子级辅助决策树（BRT）进行分析学习，以提高模型的分割准确性。通过对模型的训练和测试，选择最佳分割模型。
3.自适应边缘检测
通过使用改进的小波变换算法，检测提取图像的边缘信息，以辅助实现甲状腺结节的超声图像分割。自适应边缘检测可以有效去除边缘噪音，同时保留有用的边缘信息。
4.图像分割
基于上述预处理方法，采用改进的CV-RSF模型和自适应边缘检测，实现图像分割。
三、实验结果与分析
本文实验采用50幅真实的甲状腺结节超声图像，与其对应的金标准进行分析评估。结果显示，本方法的分割准确率达到了96.2%，对边缘进行检测后，准确率可以提高到98.7%。因此，本方法可以有效地自适应分割甲状腺结节的超声图像。
四、结论
本文提出了基于改进的CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法，以提高分割准确性和效率。实验结果表明，该算法可以有效地去噪，提高图像的对比度和分割准确性。尤其是使用边缘检测技术，可以有效去除边缘噪音，进一步提高图像的分割准确率。这一算法有望在临床应用中发挥重要作用。