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基于改进Snake模型的超声乳腺肿瘤轮廓提取_张新宇
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，其发病率及死亡率居 女性恶性肿瘤前列。乳腺癌的早期诊断，是提高乳腺癌治愈率、 降低乳腺癌死亡率的关键。乳腺超声检查，被广泛认为是重要 性仅次于钼靶的乳腺肿瘤诊断手段。超声检查不但安全无创， 可重复性强，费用低廉，而且大量研究表明二维超声影像中肿 瘤轮廓特征和纹理特征是帮助医师判断肿瘤的良恶性的重要 指标。 准确快速地提取肿瘤的轮廓是保证计算机辅助诊断准确 性的关键。Snake 模型，又称“活动轮廓模型”，由 Kass 等于 1987 年提出，是近年图像处理领域非常活跃的一种方法。该方法对 图像噪声和间断的轮廓具有很好的鲁棒性，对轮廓具有很强的 描述能力，在医学超声图像分割中也受到了广泛的关注。 超声图像中包含大量的散斑噪声，超声医学图像中的散 斑（speckle）噪声和组织的纹理一直是影响超声图像准确分割 的主要因素。同时，组织与器官之间的低对比度和弱边界、图像 在超声前后场之间的灰度不均匀性等都给准确快速的分割超 声图像带来了很大的困难。
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，其发病率及死亡率居 女性恶性肿瘤前列。乳腺癌的早期诊断，是提高乳腺癌治愈率、 降低乳腺癌死亡率的关键。乳腺超声检查，被广泛认为是重要 性仅次于钼靶的乳腺肿瘤诊断手段。超声检查不但安全无创， 可重复性强，费用低廉，而且大量研究表明二维超声影像中肿 瘤轮廓特征和纹理特征是帮助医师判断肿瘤的良恶性的重要 指标。 准确快速地提取肿瘤的轮廓是保证计算机辅助诊断准确 性的关键。Snake 模型，又称“活动轮廓模型”，由 Kass 等于 1987 年提出，是近年图像处理领域非常活跃的一种方法。该方法对 图像噪声和间断的轮廓具有很好的鲁棒性，对轮廓具有很强的 描述能力，在医学超声图像分割中也受到了广泛的关注。 超声图像中包含大量的散斑噪声，超声医学图像中的散 斑（speckle）噪声和组织的纹理一直是影响超声图像准确分割 的主要因素。同时，组织与器官之间的低对比度和弱边界、图像 在超声前后场之间的灰度不均匀性等都给准确快速的分割超 声图像带来了很大的困难。
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