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基于CV模型和DRLSE模型的甲状腺结节分割
标题：基于CV模型和DRLSE模型的甲状腺结节分割
摘要：
甲状腺结节是甲状腺疾病的常见病变，快速准确地分割甲状腺结节对于诊断和治疗具有重要意义。本论文提出了一种基于计算机视觉（CV）模型和稳健的动态区域级集演化（DRLSE）模型的甲状腺结节分割方法。首先，使用CV模型对原始医学图像进行预处理，降低其噪声并增强结节区域的对比度。然后，将预处理后的图像作为输入，利用DRLSE模型实现甲状腺结节的准确分割。实验证明，该方法在分割效果和计算效率方面都具有较好的表现。
关键词：甲状腺结节分割，计算机视觉模型，动态区域级集演化，图像预处理
1.引言
甲状腺结节是甲状腺疾病中非常常见的病变，其可能是良性的，但也存在恶性变化的风险。因此，对甲状腺结节进行准确的分割对于诊断和治疗具有重要意义。传统的手动分割方法费时费力且容易受到操作者主观因素的影响。近年来，计算机视觉和图像处理技术的发展为自动化的甲状腺结节分割提供了新的解决方案。
2.相关工作
许多研究者已经提出了各种各样的甲状腺结节分割方法，包括基于阈值分割、边缘检测、区域生长等。然而，这些方法往往在处理噪声和边缘细节时存在一定的困难，并且对于图像对比度较低的情况效果欠佳。因此，本论文将结合CV模型和DRLSE模型，提出一种综合考虑图像预处理和演化分割的甲状腺结节分割方法。
3.方法
3.1计算机视觉模型
CV模型是一种常见的图像处理方法，可以用于图像去噪和增强对比度。在本研究中，我们使用了经典的高斯滤波和直方图均衡化来预处理原始的医学图像，以降低噪声并增强结节区域的对比度。
3.2动态区域级集演化模型
DRLSE模型是一种基于水平集演化的分割方法，具有较好的边缘保持能力和鲁棒性。该模型通过对能量泛函进行迭代优化，逐步收缩和演化水平集函数来实现分割。在本研究中，我们将经过预处理的图像作为输入，利用DRLSE模型对甲状腺结节进行准确的分割。
4.实验结果与分析
我们使用了真实的医学图像数据集对提出的方法进行实验，并与其他常见的甲状腺结节分割方法进行了比较。实验结果表明，基于CV模型和DRLSE模型的方法在分割准确度和计算效率方面均优于其他方法。此外，我们还进行了一些对比实验，验证了CV模型和DRLSE模型在图像预处理和演化分割中的作用。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于CV模型和DRLSE模型的甲状腺结节分割方法，通过综合考虑图像预处理和演化分割，实现了对甲状腺结节的准确分割。实验证明，该方法在分割效果和计算效率方面具有较好的表现，具有实际应用的潜力。未来，我们将进一步改进算法，扩大样本数据集，并与临床实践相结合，提高分割方法的鲁棒性和准确性。
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