一种基于改进的DDCM可形变模型的医学图像分割算法

提出一种基于传统DDCM模型的具有自适应能力的可形变模型算法。利用局部归一化Snakes外力场的方法,提高模型的抗噪声能力,同时降低对初始位置的敏感性;构造图像边界信息图,用统计学方法获得Snakes的即时位置信息,解决传统模型的难于收敛到凹型边界、收敛条件不易控制以及移动步长的单一等问题。这种改进的可形变模型具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性,而且效率高,在临床中有一定的实用价值。