基于曲线自适应的肝脏病灶CT批量分割算法

提出了一种肝脏病灶的快速分割方法。为了适用于医学图像的批量处理,首先给出一种基于区域的映射方法预提取初始区域作为曲线演化的初始条件。为了减少伪边界的影响,并使轮廓线充分收敛至凹陷区域,提出了一种基于曲线自适应的改进G-S模型对病灶进行精准拟合。该方法与传统的分割方法相比,既大大提高了精准度,又无需消耗巨大的运算量,同时还去除了图像噪声的干扰。实验结果表明,该方法能够有效地提取病灶轮廓,满足临床中真实感的需求。