基于C-V模型的医学图像血管钙化分割算法
Journal of Changchun University of Science and Technology(2017)
Abstract
为了准确分割出医学图像中血管的钙化点,设计并实现了一种基于C-V模型的水平集图像分割方法.首先进行去噪和对比度增强预处理,接下来分割出图像中感兴趣的血管和钙化点区域,然后利用C-V模型水平集分割方法分割血管壁上的钙化点目标,最后采用形态学方法消除分割结果中孤立的噪声和孔洞.针对大量的临床血管钙化图像进行了算法的测试,实验结果表明:能有效分割出血管中的钙化灶,准确检测出血管中钙化的位置、大小、形态等.将C-V模型分割方法与OTSU阈值分割、登山法分割方法进行比较,结果表明C-V模型分割方法对于钙化点的分割更准确,边缘更平滑,更清晰,方便对钙化点进行进一步的测量和诊断.
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Key words
vascular calcification,pretreatment,C-V model,image segmentation
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