基于高斯混合模型低对比度SPECT图像分割算法的研究

目的 依据临床需求提出基于高斯混合模型图像分割算法,自动识别并标记出图像中的病变区域,为临床诊断提供有价值信息.方法 首先提升图像对比度,改善图像视觉效果,然后用高斯混合模型进行分割,最后采用匹配算法排除误识别区域.结果 分析比较显示该研究提出的分割算法在准确性、图像清晰度和对比度等方面明显高于其它分割算法,且平均耗时短.结论 该研究提出的基于高斯混合模型的图像是一种高效、可满足临床需求的图像分割算法.