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基于相位一致性改进的DRLSE超声图像分割模型
基于相位一致性改进的DRLSE超声图像分割模型
摘要：超声图像的分割是医学图像处理中的一个重要任务，对于临床诊断和治疗起着关键作用。传统的超声图像分割方法存在着难以处理噪声和模糊边界等问题。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于相位一致性改进的DRLSE（DistanceRegularizedLevelSetEvolution）超声图像分割模型。该模型通过引入相位一致性约束，能够有效地提取超声图像中的边界信息，并且具有较好的噪声抑制能力。实验证明，相位一致性改进的DRLSE模型在超声图像分割任务上取得了优良的性能。
关键词：超声图像分割；DRLSE；相位一致性；噪声抑制
1.引言
超声图像是一种常见的医学图像，具有无创、实时和便携等优点，在临床诊断和治疗中得到广泛应用。超声图像分割是超声图像处理中的一个重要任务，通过将图像中的结构分割为不同的区域，可以帮助医生更好地理解和识别图像，为临床决策提供依据。然而，由于超声图像的低信噪比和模糊边界等因素的影响，传统的超声图像分割方法存在着一定的局限性。
2.相关工作
在过去的几十年中，已经提出了许多用于超声图像分割的方法。其中，基于边缘的方法是最常用的方法之一，通过检测图像中的边缘信息进行分割。然而，由于超声图像的模糊和噪声等因素的影响，边缘检测方法容易受到干扰，分割结果不理想。为了提高分割的准确性，一些方法结合了图像的纹理和统计特征进行分割。然而，这些方法在处理复杂的超声图像时，仍然存在一定的困难。
3.方法介绍
本论文使用了DRLSE作为基础模型，并在其基础上引入了相位一致性约束。DRLSE是一种基于水平集方法的图像分割模型，通过最小化距离正则化的水平集能量函数来实现对图像的分割。相位一致性是指在超声图像中，相邻像素的灰度值变化应该较小。通过引入相位一致性约束，可以有效地提取超声图像中的边界信息，并抑制噪声的影响。
4.实验结果
在实验中，我们使用了多组超声图像数据集进行了验证。与传统的DRLSE方法相比，相位一致性改进的DRLSE模型在边界提取和噪声抑制方面表现出更好的性能。同时，该模型具有较高的鲁棒性，在处理不同类型和不同质量的超声图像时，仍能取得良好的分割效果。
5.结论
本论文提出了一种基于相位一致性改进的DRLSE超声图像分割模型，该模型通过引入相位一致性约束，能够有效地提取超声图像中的边界信息，并且具有较好的噪声抑制能力。实验证明，相位一致性改进的DRLSE模型在超声图像分割任务上取得了优良的性能。尽管相位一致性约束在实现过程中增加了计算复杂度，但其带来的分割质量的提升是显著的，值得进一步的研究和探索。
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