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摘要
主要阐述超声图像血管分割算法及其评价指标。基于特征提取的经典图像处理算法不能摆脱对人工的依赖，削弱了分割算法的泛化能力；但对于缺乏大样本超声血管图像的研究场景下，充分利用传统且成熟的技术方法却是一种可行的研究办法。基于机器学习的算法提高了分割算法的泛化能力，改善了传统方法的短板；但深度学习技术对数据的依赖性强、可解释性差，其算法的有效性、稳定性还需深入研究。血管分割评价算法的研究极其重要，研究适合超声图像血管分割的客观评价方法也是重要课题之一。总之，传统方法仍然是解决超声图像血管分割的有效方法，传统方法与深度学习技术的紧密结合是未来的发展趋势。
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单位中国人民解放军第二军医大学; 上海工程技术大学; 长征医院
