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基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割
基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割
摘要：甲状腺超声图像分割是医学图像处理中的一个重要研究方向。针对甲状腺超声图像中目标边缘模糊、噪声干扰严重等问题，本文提出了一种基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割方法。该方法通过引入双边滤波算法和距离正则化水平集演化算法，能够有效地提取甲状腺区域，并保持边缘的连续性和空间一致性。实验结果表明，该方法在甲状腺超声图像分割任务上具有较好的性能，能够准确地提取出甲状腺区域。
关键词：甲状腺超声图像分割，双边滤波，距离正则化，水平集演化
1.引言
甲状腺超声图像在甲状腺疾病的诊断和治疗中起着重要的作用。然而，由于超声图像的低对比度、噪声干扰和边缘模糊等问题，对甲状腺超声图像进行准确的分割是一个具有挑战性的任务。因此，发展一种高效准确的甲状腺超声图像分割方法具有重要的意义。
2.方法和算法
本文提出了一种基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割方法。首先，通过双边滤波算法对甲状腺超声图像进行去噪处理和边缘保持。双边滤波算法能够同时考虑图像的灰度信息和空间信息，有效地减少噪声的影响，同时保持图像的边缘特征。然后，利用距离正则化水平集演化算法对图像进行分割。距离正则化水平集演化算法通过优化能量函数，将图像分割为两个区域，其中一个区域为目标区域，另一个区域为背景区域。优化过程通过演化方程的迭代来完成，最终得到甲状腺区域的分割结果。
3.实验和结果
本文在真实的甲状腺超声图像数据集上进行了实验，评估了所提出方法的性能。实验结果表明，本文方法能够准确地提取出甲状腺区域，与人工标注结果具有较高的一致性。同时，相比于其他常用的甲状腺超声图像分割方法，本文方法在保持边缘连续性和空间一致性方面具有较好的性能。
4.结论
本文提出了一种基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割方法。该方法通过引入双边滤波算法和距离正则化水平集演化算法，能够有效地提取甲状腺区域，并保持边缘的连续性和空间一致性。实验结果表明，该方法在甲状腺超声图像分割任务上具有较好的性能，能够准确地提取出甲状腺区域。本文的研究结果对于甲状腺疾病的诊断和治疗具有重要的意义，并且对于其他医学图像分割任务也具有一定的指导意义。
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