电子科技 ›› 2019, Vol. 32 ›› Issue (11): 33-37.doi: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.11.007

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一种基于高频超声图像的肝包膜提取算法研究

伏广霞1,刘翔1,宋家琳2,赵静文1   

  1. 1. 上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201620
    2. 第二军医大学附属长征医院 超声科,上海 200003
  • 收稿日期:2018-11-13 出版日期:2019-11-15 发布日期:2019-11-15
  • 作者简介:伏广霞(1992-),女,硕士研究生。研究方向:医学图像处理与分析。|刘翔(1972-),男,副教授。研究方向:计算机视觉。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年基金(81101105)

A Liver Capsule Extraction Algorithm Based on High Frequency Ultrasound Images

FU Guangxia1,LIU Xiang1,SONG Jialin2,ZHAO Jingwen1   

  1. 1. School of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China
    2. Department of Ultrasound,Changzheng Hospital Affiliated to Second Military Medical University,Shanghai 200003,China
  • Received:2018-11-13 Online:2019-11-15 Published:2019-11-15
  • Supported by:
    National Natural Science Foundation of China of Youth(81101105)

摘要:

针对高频超声图像中严重断裂肝包膜提取率低的问题,提出一种腹水结合动态规划的肝包膜边界提取算法。文中利用腹水特征实现肝包膜的粗定位,结合动态规划算法实现肝包膜的准确提取。实验结果显示,正常组、轻度、中度和重度肝硬化组的提取准确率分别为100.00%、98.75%、93.75%和92.30%。实验结果表明,文中算法能够在自动提取肝包膜轮廓线的同时提高断裂肝包膜线的提取准确率,并为进一步应用计算机辅助诊断提供了符合医学超声视觉特征的腹水特征。

关键词: 高频超声图像, 肝硬化, 肝包膜, 腹水, 路径规划, 边缘检测

Key words: high-frequency ultrasound images, liver cirrhosis, liver capsule, ascites, dynamic planning, edge detection

中图分类号: 

  • TN911.73