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医学超声图像分割的一种新方法
引用本文:陈志彬,张启辉,邱天爽,刘颖. 医学超声图像分割的一种新方法[J]. 中国生物医学工程学报, 2006, 25(6): 650-655
作者姓名:陈志彬  张启辉  邱天爽  刘颖
作者单位:1. 大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116024;鞍山科技大学电子与信息工程学院,鞍山,114044
2. 大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116024
3. 大连医科大学附属第二医院,大连,116023
基金项目:国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研项目;辽宁省科技计划
摘    要:有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题。本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法。实验表明,对于不同的医学超声图像,应用本研究方法均可得到比较清晰的分割结果,且显著地提高了分割图像的对比度,这对于固有对比度较低的医学超声图像来说不啻一种很有效的图像分割新方法,为临床诊断提供新的借鉴。

关 键 词:超声图像分割  树型框架小波变换  尺度共生矩阵  主分量分析  自组织神经网络
文章编号:0258-8021(2006)06-0650-06
收稿时间:2005-06-09
修稿时间:2006-09-26

A New Method for Medical Ultrasonic Image Segmentation
CHEN Zhi-Bin,ZHANG Qi-Hui,QIU Tian-Shuang,LIU Ying. A New Method for Medical Ultrasonic Image Segmentation[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2006, 25(6): 650-655
Authors:CHEN Zhi-Bin  ZHANG Qi-Hui  QIU Tian-Shuang  LIU Ying
Abstract:It has been an urgent and tough problem to implement medical ultrasonic image segmentation effectively in clinical disease diagnosis.This paper proposed a new image segmentation method,which integrated the theory of tree-structured frame-wavelet transform,scale co-occurrence matrix(SCM),principal component analysis and self-organizing neural network,and applied them to the clinical ultrasonic image finishing image segmentation.Experiment results showed that clearer segmented images with a high contrast were obtained with the proposed method.
Keywords:medical ultrasonic image segmentation    tree-structured frame-wavelet transform    scale co-occurrence matrix   principal component analysis   self-organizing neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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