Bayesian分类算法和活动轮廓模型在肝包虫CT图像分割中的应用

摘要

肝包虫病是一种牧区常见的寄生虫病，严重危及人类键康。针对该病的CT影像特征，提出一种同时对肝脏及包虫病灶进行分割的迭代算法。在每一步迭代过程中，算法分为初始分割和优化分割两个步骤：首先，在CT切片图像中确定位于正常肝脏及包虫病灶区的种子点，结台Gaussian率模型和Bayesian分类算法对肝脏及病灶区同时进行初始分割;然后，利用基于先验形状力场的活动轮廓模型算法优化初始分割结果，从而获得精确的分割边界，为了验证算法的有效性，将算法对不同病人的CT切片进行图像分割实验，并从主观和客观两个方面，把算法的分割结果与医师手动分割结果进行对比评估，其结果表明算法能在分割肝脏的同时准确地提取包虫病灶区。