面向医学图像分割的直线截距直方图倒数交叉熵方法

作     者：吴诗婳 吴一全 周建江 龙云淋 Wu Shihua;Wu Yiquan;Zhou Jianjiang;Long Yunlin

作者机构：南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016 

出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)

年 卷 期：2015年第30卷第5期

页      面：982-992页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(60872065)资助项目 江苏省普通高校研究生科研创新计划(SJLX15_0116)资助项目 江苏高校优势学科建设工程(2012)资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 

主　　题：医学图像分割 阈值选取 直线截距直方图 倒数交叉熵 

摘      要：为了进一步提高医学图像分割的速度和准确度,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,本文提出了一种基于直线截距直方图的倒数交叉熵图像阈值分割方法。首先定义了直线截距直方图;然后根据医学图像的二维信息,建立该图像的直线截距直方图;最后,推导出基于该直方图的倒数交叉熵阈值选取准则,并以此对医学图像进行分割。实验结果表明,与基于混沌小生境粒子群优化(Niche chaotic mutation particle swarm optimization,NCPSO)的二维倒数熵法、基于分解的二维指数灰度熵法、基于斜分的二维对称交叉熵法及基于粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)的二维Tsallis交叉熵法相比,本文方法分割后的图像中目标区域完整准确,边缘细节清晰丰富,且所需运行时间大幅减少,是医学影像研究中可选择的一种快速有效的图像分割方法。