一种超声心动图分割算法

摘要

本发明涉及一种超声心动图分割算法，首先设计了模糊聚类的方法，结合空间信息实现自适应优化的过程，避免中间的形态学操作，实现了对图像的自动粗分割，降低噪声的影响，并将其结果作为水平集分割操作的控制参数，用于控制水平集的演变过程。然后用水平集法对超声图像进行二次分割，进一步降低噪声的影响并得到相对明朗的轮廓线。由于边界模糊和像素的不均匀性导致的欠分割和分割过度的问题普遍存在且极难避免，最后引入左心室形状的先验知识对ROI区域进行拟合计算约束分割形状的演变，得到预期的平滑闭合轮廓，本发明极大提高了分割的准确性和鲁棒性。