区域能量最小与主动轮廓模型：医学目标提取的创新方法

本文研究了"基于区域能量最小和主动轮廓模型的医学目标提取"这一主题，针对传统主动轮廓模型在医学图像分割中的局限性，即在强边缘处可能导致振荡，而在弱边缘处容易出现目标信息泄露的问题。该研究提出了一种创新的模型，结合了目标灰度统计概率和水平集理论。在模型设计中，能量函数被定义为目标区域内像素点归属目标概率的积分，这样能够在水平集的框架下实现能量函数的有效最小化，从而导出分割的迭代方程。 该模型引入了一个速度约束项，当主动轮廓轮廓线接近或穿越目标边缘时，会自动减慢其移动速度，这显著提升了分割过程的收敛性和精度。这种策略有助于减少不必要的振荡，确保模型在处理复杂医学图像时的稳定性和准确性。 研究者通过大量的实验，包括对冠状动脉和二尖瓣等医学图像的分割，来验证了新模型的性能。实验结果显示，与传统主动轮廓模型和其他手动方法相比，该模型在医学图像分割方面表现出更高的健壮性、准确性和有效性。这得益于其既能有效捕捉目标特征，又能在边缘处理上提供更精确的结果。 参与研究的作者包括尚岩峰博士、汪宁副研究员和汪辉研究员，他们分别在医学图像分析、视频图像处理识别、图像处理等领域有着深厚的研究背景。这项工作得到了国家重大科技专项和上海市科委的资助，体现了其在医学图像处理领域的前沿性和重要性。 这篇文章的主要贡献在于提出了一种改进的主动轮廓模型，通过区域能量最小化和速度约束优化，解决了医学图像分割中的关键问题，为实际临床应用提供了更为精确和可靠的工具。