基于全局和区域可伸缩拟合局部熵活动轮廓模型的超声图像分割*

宋省伟，宗静静,2，邱天爽△，张晓博

(1.大连理工大学电子信息与电气工程学部，辽宁 大连 116024； 2.大连交通大学电气信息工程学院，辽宁 大连 116028；3.大连大学附属中山医院，辽宁 大连 116001)

1 引 言

医学超声图像的分割是临床辅助诊断和治疗的关键环节。近年来，高性能传感器技术的快速发展使得医疗设备的质量显著提高[1]，并进一步出现了超声图像引导下的介入治疗等新技术[2]。对于超声图像引导下的介入式手术，超声图像的分割是非常重要的环节。对于经皮穿刺的介入式手术，通过介入式手术导航系统可以帮助医生将手术器械直接穿刺到病灶内部,进行微创治疗。但是超声图像有对比度低，噪声大以及灰度不均匀等缺点，这无疑加大了图像分割的难度。

自从Kass等人[3]提出活动轮廓模型的概念以来，该模型广泛应用于图像分割领域。相比较传统的边缘检测和阈值法而言，活动轮廓模型可以提供光滑的封闭轮廓来提取目标边界，精度可以达到亚像素级别。活动轮廓模型大致可以分为两类：基于边缘信息模型[4]和基于区域信息模型[5-8]。边缘信息模型利用图像梯度来驱使轮廓到达目标物边界，对于具有强边界的目标物来说很有效，但对于具有弱边界特性的医学图像分割效果并不理想。基于区域信息模型的方法对于弱边界的分割效果要比边界信息模型好，但是必须要保证图像灰度的均匀。实际上，现实中的图像大多是灰度不均匀的，尤其对于超声图像等医学图像而言。……