医学图像分割中基于边缘的主动轮廓模型的鲁棒边缘停止函数：我们结合来自分类器的梯度信息和概率分数来构建 ESF。-matlab开发

传统的边缘停止函数 (ESF) 仅利用梯度信息，由于梯度幅度较小，因此无法在此类边界处停止轮廓演化。 为了解决这个问题，我们提出了一个框架来构建一组 ESF，用于基于边缘的活动轮廓模型来分割边界不明确的对象。 在我们的框架中，它结合了梯度信息以及来自标准分类器的概率分数，ESF 可以从任何分类算法构建，并使用水平集方法应用于任何基于边缘的模型。 使用基于边缘的活动轮廓模型的距离正则化水平集以及 k 最近邻和支持向量机对医学图像进行的实验证实了所提出方法的有效性。 另请参阅以下页面： 1. http://pratondo.staff.telkomuniversity.ac.id/2016/01/14/robust-edge-stop-functions-for-edge-based-active-contour-models-in-medical-image-segmentation/ 2