基于群体和特定病人的形状统计分割序列X片上的肺部区域

摘要

提出一种新的可变形模型,该可变形模型在分割序列X片图像上的肺部区域时,使用了群体和特定病人的形状统计约束.首先,一个修改的尺度不变特征变换(SIFT)局部描述算子被用于表示每一像素周围的图像特征,以便模型是以寻找区域内最相似的SIFT局部描述算子的方式变形;其次,可变形模型受到基于群体和基于特定病人的形状统计的约束.最初,当序列图像的个数较少时,基于群体的形状统计起主导作用,逐渐地当同一病人的一定数量的图像被分割出来后,特定病人的形状统计开始起越来越强的约束作用.实验证明,所建的可变形模型,能自适应地分割不同病人的形状变化,可获得较为鲁棒和精确的分割结果.