乳腺肿瘤超声图像的反应扩散水平集分割概要.PDFVIP

， 乳腺肿瘤超声图像的反应扩散水平集分割 陈 帅 等 乳腺肿瘤超声图像的反应扩散水平集分割 Segmentation of Breast Tumor Ultrasound Images Using Ｒeaction Diffusion Level Set 陈 帅 张 麒 ( ， 200072) 上海大学通信与信息工程学院 上海 : ， (ＲD) 。 Gabor ， 摘 要 针对乳腺肿瘤超声图像分割 提出一种改进的反应扩散 水平集分割算法 先使用 各向异性扩散模型进行滤波 ; ＲD ， 。 ＲD 由此构造边界停止函数 再将该函数融入 水平集演化方程 以控制曲线的演化得到乳腺肿瘤的边界 采用该方法和传统 方法 77 111 ， 98． 5% 98． 0% ， 88． 2% 82 ． 7% ， 对 例病人的 幅乳腺超声图像进行分割实验 分割准确率分别为 和 真阳性率分别为 和 与金标准 3． 6 4 ． 6 。 ， 。 之间的均方根误差分别为 和 像素 结果表明 该改进算法可获得更加准确的乳腺肿瘤分割结果 : 关键词 边界停止函数 反应扩散 水平集演化 图像分割 乳腺超声图像 中图分类号:TP391 文献标志码:A DOI :10 ． 16086 /j ． cnki． issn1000 － 0380 ． 201509008 Abstract :For segmentation of breast tumor ultrasonic images ，the improved reaction diffusion (ＲD)level set segmentation algorithm is proposed ． Firstly ，the Gabor anisotropic diffusion model is used for filtering ，to construct edge stopping function ;then the function is integrated into ＲD level set evolution equation ，for controlling the evolution of curves to obtain the boundary of breast tumor． Segmentations of 111 breast ultrasonic images from 77 patients are conducted with the proposed method and the traditional method ，the segmentation accuracies are 98． 5% and 98． 0% respectively ;the true positive rate are 88． 2% and 82 ． 7% ;and the mean square errors are 3． 6 and 4 ． 6 pixels． The results show that the proposed improved algorithm provides more accurate segmentation for breast tumor． Keywords :Edge-