基于BP-遗传算法优化的超声肿块区域分割技术

作者：高鸣^*; 卫元元; 张博; 王芳

来源：生物医学工程研究, 2019, 38(02): 181-185.

DOI：10.19529/j.cnki.1672-6278.2019.02.11

• BP-遗传算法
• 超声肿块
• 区域分割
• 图像
• 区域模板匹配
• 自适应模板
• 融合

通过超声肿块区域分割处理,提高肿块检测诊断能力。提出一种基于BP-遗传算法优化的超声肿块区域分割技术。采用超声成像技术进行肿块图像采集,对采集的超声肿块图像进行块区域模板匹配处理,构建超声肿块区域检测模型,采用自适应模板特征匹配方法进行超声肿块图像融合处理,提取超声肿块区域图像的超像素特征量,根据像素特征差异度匹配方法实现超声肿块图像的关联相似度分解,以显著性特征点为中心进行超声肿块图像的区域重构,采用BP-遗传算法进行图像区域分割的自适应学习,实现超声肿块图像的高分辨辨识和分割。仿真结果表明,采用该方法进行超声肿块区域分割的精度较高,图像特征匹配性能较好,肿块区域的辨识度较高。

• 单位
  河南理工大学; 漯河市中心医院