基于改进活动轮廓模型的超声图像自动分割的开题报告

基于改进活动轮廓模型的超声图像自动分割的开题报告一、问题描述随着医疗科技的不断发展，超声成像已成为临床医生常用的诊断工具之一。超声图像自动分割是超声医学图像分析中的一个基本问题。其目的是将超声图像中的

基于改进活动轮廓模型的超声图像自动分割的开题报 告 一、问题描述 随着医疗科技的不断发展，超声成像已成为临床医生常用的诊断工 具之一。超声图像自动分割是超声医学图像分析中的一个基本问题。其 目的是将超声图像中的结构分割成感兴趣的区域，以便于进行疾病诊 断、定量测量和手术规划等。基于活动轮廓模型的分割方法已在许多领 域得到了广泛的应用。但是传统的活动轮廓模型也存在一些固有的缺陷 和不足之处，例如细节分割差、容易收敛到局部最优解等问题。因此， 如何改进超声图像的活动轮廓模型，提高分割的准确性和稳定性，成为 了研究的重点和难点。 二、研究目的 本研究旨在通过改进活动轮廓模型的方法，提高超声图像的自动分 割准确性和稳定性，为临床医生提供更精确的诊断和治疗服务。 三、研究内容 1.探究活动轮廓模型在超声图像中应用的基本原理和局限性。 2.分析和总结目前常见的改进活动轮廓模型的方法和技术，如能量 函数约束、前景和背景的先验信息、多模型融合等。 3.调试和实现所选用的改进方法，将其应用于超声图像分割中，比 较其在分割准确性和稳定性方面的效果。 4.在MATLAB平台上进行实验验证和数据分析，通过具体的案例来 验证改进方法的有效性和实用性。 四、研究意义