牙弓曲线约束下的Levelset算法：CT图像下颌神经管分割

"牙弓曲线约束的多水平集主次统计模型的Levelset算法 (2014年)" 本文介绍了一种针对CT图像中下颌神经管分割的创新算法——牙弓曲线约束的多水平集主次统计模型的Levelset算法。此算法针对当前下颌神经管分割方法的不足，提出了新的解决方案，旨在提高分割的效率和准确性。 在计算机图像处理领域，Levelset算法是一种广泛应用于图像分割的方法，它通过动态演化界面来追踪目标物体的边界。在本文中，研究者引入了牙弓曲线的约束条件，这一创新点是考虑到下颌神经管的解剖特征，牙弓曲线可以提供关于下颌结构的重要信息。通过结合牙弓曲线，算法能够更好地识别和跟踪神经管的形状，从而提高分割的精确性。 多水平集方法是Levelset算法的一种扩展，它可以处理复杂的形状变化和避免局部极小值的问题。在本文中，多水平集被用来表示和更新分割界面，通过主次统计模型设计反馈控制，优化分割过程。主次统计模型考虑了数据的主次特征，能够更好地适应图像中的噪声和不规则性。 实验结果显示，该算法在下颌神经管分割任务上表现优秀，显著提升了收敛速度和分割精度。这对于临床诊断和治疗，尤其是需要精确分析下颌神经管结构的手术规划，具有重要的实际意义。 论文作者包括梁英蓬、唐平等，他们分别来自广东工业大学自动化学院、中山大学附属第一医院口腔科以及广东工业大学医院。他们的研究方向涵盖了智能算法、计算机图形图像处理、口腔颌面外科和口腔种植学等。文章发表于2014年的《广东工业大学学报》，并标注有相应的分类号和文献标识码，表明其在工程技术领域的学术价值。 这篇论文提出的牙弓曲线约束的多水平集主次统计模型的Levelset算法，是针对医学图像处理中下颌神经管分割问题的一个重要贡献，它通过结合生物解剖学知识和先进的计算技术，提升了图像分析的准确性和效率。这一工作对于推动医疗成像技术的发展，特别是在口腔医学领域的应用，具有深远的影响。