基于先验形状信息核图割模型的肝脏分割方法

摘要

由于肝脏核磁图像存在边缘模糊、噪声大、灰度分布不均匀等特点,一般分割算法效果不甚理想.为了提高分割效果,提出了一种基于先验形状信息的核图割(kernel graph cuts,KGC)模型.采用区域增长算法在待分割的肝脏区域进行预分割,再用形态学算子进行膨胀腐蚀操作,形成初始分割轮廓;将形状模板集和初始轮廓配准后进行核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA),训练出先验形状信息;在kernel Graph cuts模型的能量函数中融入先验形状信息,并在初始轮廓的基础上进行进一步精确分割.实验结果表明,提出的方法能准确分割出核磁图像中边界模糊、噪声污染大的肝脏边界,且无边界泄露和相似组织误分割等现象.