基于SEEDS的医学超声图像分割算法

作     者：刘雨 颜雨 宋增才 张东 LIU Yu;YAN Yu;SONG Zeng-cai;ZHANG Dong

作者机构：华北水利水电大学物理与电子学院郑州450046 腾讯科技(深圳)有限公司广东深圳518057 武汉大学物理科学与技术学院武汉430072 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第1期

页      面：71-76页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金青年项目(61904054) 

主　　题：超像素 超声图像分割 纹理边界编码 子宫肌瘤图像 

摘      要：针对高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中肿瘤的快速识别与自动定位问题,提出了一种基于SEEDS超像素的自动分割方法,能够为医生快速、准确地定位肿瘤提供帮助,大大减少医生的工作量。该方法基于分裂合并的思想,先利用SEEDS将图像分裂成超像素,再提取超像素的纹理和边界信息,使用纹理边界编码压缩算法完成超像素合并,最后在先验信息的限制下实现肿瘤的自动分割。实验结果表明,该方法可以应对图像质量低、背景复杂等不同情况下的肿瘤分割问题,分割结果比较准确。