基于加速健壮特征拟合算法和ChanVese模型的超声图像腔室分割方法.pdf

【基于加速健壮特征拟合算法和 ChanVese 模型的超声图像腔室分割方法】 超声心动图在临床医学中具有重要的作用，它能够帮助医生进行定量分析、病灶判断和辅助诊断。然而，手动分割超声图像的心室轮廓是一项耗时且繁琐的任务，因此自动分割技术的需求日益增长。近年来，虽然有许多方法如几何活动轮廓、参数活动轮廓、统计模型和分类分割等被用于超声图像分割，但它们在处理弱边缘轮廓时仍存在局限性。 本研究提出了一种创新的超声图像腔室分割方法，该方法结合了加速健壮特征（SURF）拟合算法和 ChanVese 模型，以解决弱边缘轮廓难以有效提取的问题。具体步骤如下： 1. **初始化**：在序列中的第一帧图像上，由医生手动标记弱边缘轮廓。这一步是关键，因为它为后续步骤提供基础。 2. **SURF 特征提取**：接着，利用 SURF 算法提取弱边缘轮廓周围的特征点。SURF 是一种快速而稳定的特征检测器，能够很好地处理图像中的噪声和尺度变化，对于超声图像的弱边缘尤为适用。 3. **Delaunay 三角网构建**：这些特征点被用来建立 Delaunay 三角网。Delaunay 三角网是一种有效的几何结构，可以有效地描述特征点之间的空间关系，有助于在不同帧间进行匹配和预测。 4. **特征点匹配与轮廓预测**：通过相邻两帧间的特征点匹配，预测后续帧的弱边缘位置。这一过程能够利用超声心动周期序列图像的连续性，减少错误和遗漏。 5. **ChanVese 模型应用**：然后，采用 ChanVese 模型提取初步的轮廓。ChanVese 模型是一种能量最小化方法，对图像的强边缘具有良好的分割效果，同时对噪声有很好的鲁棒性。 6. **区域生长算法**：使用区域生长算法细化和精确化轮廓，以获得更准确的目标腔室边界。区域生长算法依据像素的相似性将相邻像素合并，能够有效地完成精细化分割。 实验结果显示，该算法能够有效地提取含有弱边缘的超声序列图像中的腔室轮廓，且与专家手动分割的结果相当接近。这种方法的优点在于结合了SURF算法的稳定性、Delaunay三角网的几何描述能力以及ChanVese模型的抗噪声和边缘检测特性，有效地解决了超声心动图中弱边缘轮廓的分割问题。 关键词：超声心动图； ChanVese 模型；Delaunay 三角网；加速健壮特征算法；腔室分割 这项工作为超声心动图的自动分割提供了新的思路，有望改善现有的分割效果，提高临床诊断效率，降低医疗成本。未来的研究可以进一步优化算法性能，例如改进特征匹配策略或引入深度学习技术，以提升弱边缘轮廓的识别精度。