一種基于形狀相關(guān)性活動輪廓模型的超聲圖像分割方法
本發(fā)明公開了一種基于形狀相關(guān)性活動輪廓模型的超聲圖像分割方法,包括以下步驟:步驟 1:針 對連續(xù)超聲圖像中病灶區(qū)域形狀變化之間的相關(guān)性信息進行挖掘并構(gòu)建形狀相關(guān)性的低秩模型;步驟 2: 構(gòu)建基于低秩約束的活動輪廓模型;步驟 3:構(gòu)建基于增廣拉格朗日的優(yōu)化算法用于快速計算分割結(jié)果。 本發(fā)明解決了傳統(tǒng)的基于有監(jiān)督統(tǒng)計學習的分割方法在訓練集不足和面對超聲圖像中病灶區(qū)域邊緣模 糊和病灶區(qū)域形狀形變的情況下分割結(jié)果不準確的結(jié)果。
武漢大學
2021-04-14