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肝囊型包虫病超声图影像区域分割算法研究
1
作者
王正业
热娜古丽·艾合麦提尼亚孜
+2 位作者
王晓荣
米吾尔依提·海拉提
严传波
《中国医疗设备》
2022年第10期18-23,28,共7页
目的测试Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习的Poly-YOLO网络模型分割3种方法在肝囊型包虫病超声图像影像区域的分割性能。方法分别使用单尺度图像增强Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习方法的Poly-YOLO分...
目的测试Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习的Poly-YOLO网络模型分割3种方法在肝囊型包虫病超声图像影像区域的分割性能。方法分别使用单尺度图像增强Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习方法的Poly-YOLO分割网络对肝囊型包虫超声图像中的扇形影像区域进行分割,以去除图像中的干扰信息,并采用Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、重叠度(Intersection of Union,IOU)、真阳性率(True Positive Rate,TPR)、豪斯多夫距离(Hausdorff Distance,HD)评价上述3种算法的分割效能。结果Poly-YOLO算法对肝囊型包虫病超声图像具有较好的分割结果,在有效去除非影像区域信息的同时,DSC可达0.80,TPR为0.88,IOU为0.71,HD为2.11。结论相较于基于SSR的Ostu阈值分割方法、马尔可夫随机场图像分割算法,基于深度学习的Poly-YOLO网络能较好地分割出肝囊型包虫病超声图像扇形影像区域,去除图像中的非影像信息,为后续病灶自动分类研究奠定了一定的理论基础。
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关键词
肝囊型包虫病
超声图像
Ostu阈值分割
poly-yolo
马尔可夫随机场
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职称材料
题名
肝囊型包虫病超声图影像区域分割算法研究
1
作者
王正业
热娜古丽·艾合麦提尼亚孜
王晓荣
米吾尔依提·海拉提
严传波
机构
新疆医科大学公共卫生学院
新疆医科大学第一附属医院超声诊断科
新疆医科大学医学工程技术学院
出处
《中国医疗设备》
2022年第10期18-23,28,共7页
基金
国家自然科学基金(地区项目)(81560294)
省部共建中亚高发病成因与防治国家重点实验室开放课题(SKLHIDCA-2020-YG2)。
文摘
目的测试Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习的Poly-YOLO网络模型分割3种方法在肝囊型包虫病超声图像影像区域的分割性能。方法分别使用单尺度图像增强Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习方法的Poly-YOLO分割网络对肝囊型包虫超声图像中的扇形影像区域进行分割,以去除图像中的干扰信息,并采用Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、重叠度(Intersection of Union,IOU)、真阳性率(True Positive Rate,TPR)、豪斯多夫距离(Hausdorff Distance,HD)评价上述3种算法的分割效能。结果Poly-YOLO算法对肝囊型包虫病超声图像具有较好的分割结果,在有效去除非影像区域信息的同时,DSC可达0.80,TPR为0.88,IOU为0.71,HD为2.11。结论相较于基于SSR的Ostu阈值分割方法、马尔可夫随机场图像分割算法,基于深度学习的Poly-YOLO网络能较好地分割出肝囊型包虫病超声图像扇形影像区域,去除图像中的非影像信息,为后续病灶自动分类研究奠定了一定的理论基础。
关键词
肝囊型包虫病
超声图像
Ostu阈值分割
poly-yolo
马尔可夫随机场
Keywords
hepatic cystic echinococcosis
ultrasonic image
Ostu threshold segmentation
poly-yolo
Markov random field
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
肝囊型包虫病超声图影像区域分割算法研究
王正业
热娜古丽·艾合麦提尼亚孜
王晓荣
米吾尔依提·海拉提
严传波
《中国医疗设备》
2022
0
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