基于level sets的医学图像分割

医学图像分割是一个非常重要的研究领域。它主要应用于病人诊断、图像引导手术,以及医学数据可视化。解决这个问题的一个常用方法就是利用活动轮廓或“snake”来分割感兴趣的物体。文中给出两种活动轮廓模型,其中一种基于边缘停止函数,而另一种是一个能量最小化算法。两种方法都采用level-sets模型,利用一个Lipschitz函数来进行自动拓扑变化。实验表明第一种方法仅仅只能检测边缘梯度较大的物体,而第二种方法没有这样的限制。