基于MBD的乳腺超声图像肿瘤分割方法

摘要

计算机辅助诊断(CAD)系统越来越多的应用于临床乳腺超声检查中,乳腺超声图像肿瘤分割在CAD系统中扮演着关键角色,决定最终的分析质量。现有分割方法在图像质量、先验知识、数据量等方面有着一定的要求和限制条件,适应性存在很大的局限。根据乳腺超声图像的特点,参考视觉注意力机制,将基于最小障碍物距离的显著性检测算法应用于乳腺肿瘤的分割任务中。实验表明,该方法能够更为精确地分割乳腺超声图像中的肿瘤部分,即使在超声图像质量很差的情况下也能达到很好的分割效果,具有更好的适应性。