基于改进的距离正则化水平集模型的医疗图像分割

摘要

针对多边界情况下,传统的水平集模型无法区分医疗图像的目标边界与背景边界,存在多个不需要的边界,无法收敛到所需边界的问题,提出了一种改进的距离正则化水平集模型的医疗图像分割方法,该方法对原始图像采用U-Net网络进行预分割,得到目标图像的大致区域,在传统距离正则化水平集方法的基础上,引入新的边缘指示函数,加入新的正则项.实验结果表明,上述方法对多边界的超声图像和普通医疗图像的分割的有效性更高.