双态形状重构及其在前列腺超声图像分割中的应用

Dual-state shape reconstitution and its application in TRUS segmentation
石勇涛a,b
高超a,b
李伟a,b
尤一飞a,b
三峡大学 a. 计算机与信息学院; b. 湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室, 湖北 宜昌 443002

摘要

前列腺超声图像在临床中的准确分割对于后续诊断具有重要的影响,而当前已有研究结论无法精确分割各个部分。提出了一种基于点分布模型和流形学习的双态形状重构的方法,并对前列腺超声图像进行分割:通过随机森林指示隐态表达进行目标初定位;改进边界算子以改善粗分割准确性;使用显态表达与噪声部分相邻的部分灰度显著点来进行插值计算,从而恢复整体形状。该分割方式不仅减少了数据计算量,还增加了分割可靠性。实验表明,该方法的DSC指标为97.38%,mIoU指标为95.24%,精度强于当前热门分割神经网络。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61871258)
湖北省中央引导地方科技发展专项资助项目(2019ZYYD007)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0339
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 954-960
文章编号: 1001-3695(2023)03-052-0954-07

发布历史

[2022-09-21] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版

引用本文

石勇涛, 高超, 李伟, 等. 双态形状重构及其在前列腺超声图像分割中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 954-960. (Shi Yongtao, Gao Chao, Li Wei, et al. Dual-state shape reconstitution and its application in TRUS segmentation [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 954-960. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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