结合高斯过程和形变模型的超声图像分割方法

目标区域的先验形状在基于形变模型的超声图像分割方法中扮演着重要的角色。为了提高先验形状模型对目标轮廓形变细节的建模能力,提出了一种基于高斯过程的统计形状模型。目标的形状被表示成一种离散的随机时间序列;利用高斯过程的性质对训练集中的目标形状变化进行统计学习,从而生成目标的先验形状和先验概率。为给形变模型向目标区域的演化提供观测模型,结合超声图像中目标边缘内外灰度变化特征设计了一种径向纹理特征模型。分割的优化被转化为求最大后验概率的过程。基于真实的临床超声图像实验结果显示,与其他方法相比该方法在复杂形变区域和弱边缘区域提供了更准确和鲁棒的结果。