基于粒子重采样和自适应水平集的乳腺胸肌分割

基于粒子重采样和自适应水平集的乳腺胸肌分割基于粒子重采样和自适应水平集的乳腺胸肌分割摘要：在医学影像处理中，乳腺胸肌分割是乳腺X线摄影或乳腺CT扫描等影像学检查中的一个重要环节。准确地分割乳腺胸肌可以

基于粒子重采样和自适应水平集的乳腺胸肌分割 基于粒子重采样和自适应水平集的乳腺胸肌分割 摘要： XCT 在医学影像处理中，乳腺胸肌分割是乳腺线摄影或乳腺扫描等影像学检查中的 一个重要环节。准确地分割乳腺胸肌可以帮助医生更好地诊断和评估乳腺疾病。本文 提出了一种基于粒子重采样和自适应水平集的乳腺胸肌分割方法。首先，通过粒子滤 波器在乳腺影像中提取乳腺内外边界的初始位置。然后，利用自适应水平集算法进行 胸肌的分割，同时考虑乳腺胸肌的形态特征和灰度信息。实验结果表明，所提方法能 够有效地分割乳腺胸肌，并且具有较高的准确性和鲁棒性。 关键词：乳腺胸肌分割，粒子重采样，自适应水平集，医学影像处理 1. 引言 XCT 乳腺疾病是威胁女性健康的常见疾病之一。乳腺线摄影和乳腺扫描是目前乳腺 疾病诊断和评估的重要手段。乳腺胸肌分割是这些影像学检查的一个关键步骤，它有 助于医生更准确地分析和诊断乳腺疾病。然而，由于乳腺组织的复杂性和影像的低对 比度，乳腺胸肌分割仍然是一个具有挑战性的问题。 2. 相关工作 在乳腺胸肌分割的研究中，有许多方法被提出。常见的方法包括基于阈值、边缘检测 和水平集等。然而，传统的方法往往存在一些问题，如对初始轮廓敏感、对噪声和图 像不均匀性敏感等。 3. 粒子重采样和自适应水平集 为了解决上述问题，本文提出了一种基于粒子重采样和自适应水平集的乳腺胸肌分割 方法。该方法首先利用粒子滤波器在乳腺影像中提取乳腺内外边界的初始位置。粒子 滤波器是一种基于蒙特卡洛模拟的目标跟踪方法，在图像处理领域有广泛应用。粒子 滤波器通过对样本进行重采样，能够更好地适应目标的变化。然后，将得到的乳腺内 外边界作为自适应水平集的初始轮廓，利用水平集迭代的方式优化胸肌的分割结果。 自适应水平集算法将灰度信息和形态特征结合在一起，既能够有效地区分目标和背 景，还能够保持分割结果的平滑性。 4. 实验结果与分析