用于CT心脏分割的几种超像素过分割和块合并的方法比较

作者：张耀楠; 吴秋实; 何颖; 安晓莉

来源：数字技术与应用, 2018, 36(10): 63-68.

DOI：10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.10.32

• CT
• 医学图像
• Adaboost
• 图像分割
• 超像素

针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割,并进行了量化比较。进一步通过动态融合方法和谱聚类方法得到分割结果。在动态融合方法中设计了一种相似性度量的计算方法,并对两种合并方法进行了比较。实验表明本文提出的方法用于CT心脏图像的分割是可行的。在四种超像素过分割方法中,简单线性迭代运行速度较快,在各项评价指标中都比较不错。动态融合方法和谱聚类的合并准确性都较高,但谱聚类的运算速度远快于超像素的动态合并。

• 单位
  西安思源学院; 东北大学; 电子信息工程学院