超声颈动脉图像分割：局部Chan-Vese模型与水平集应用

"基于局部Chan-Vese模型的超声颈动脉图像水平集分割" 在心血管疾病的研究中，颈动脉的超声成像起着至关重要的作用，因为它可以帮助诊断和监测动脉粥样硬化的进展。动脉粥样硬化斑块是引发多种心脑血管疾病的关键因素。本文主要探讨了一种用于超声颈动脉图像分割的方法，该方法基于局部Chan-Vese（LCV）模型，旨在准确地分割颈动脉图像中的血管内外膜。 Chan-Vese模型是一种能量最小化模型，常用于图像分割，它将图像区域分为两个部分，并试图最小化这两部分内部像素的均值与边界两侧像素的均值之差。而局部Chan-Vese模型则是在此基础上增加了局部信息考虑，使得模型能够更好地适应图像的局部特性，提高分割的精确度。 在本文中，首先应用LCV模型对颈动脉图像的外膜进行分割，以区分血管壁与背景。接着，利用传统的Chan-Vese模型分割内膜，区分血管腔与血管壁。为了进一步优化内膜的分割效果，引入了内外膜距离限制项，这个约束条件有助于防止内膜演化时误穿过外膜。此外，采用了稀疏场方法（SFM）来提高水平集算法的计算效率，降低复杂度。 在评估和比较分割结果方面，文章采用了全正交法（FOM）、射线法以及相似系数分析法。全正交法是一种用于衡量分割边界与实际边界的匹配程度的方法；射线法则通过计算沿特定方向的射线穿过分割边界的比例来评估准确性；相似系数分析法则通过计算分割结果与参考标准之间的相似度来量化分割质量。 实验结果显示，LCV模型在分割颈动脉血管外膜时表现出良好的性能，而Chan-Vese模型在分割内膜时同样有效。结合内外膜距离限制项和稀疏场算法的改进，不仅提高了程序运行速度，还显著提升了内膜分割的精度。 这篇论文提出了一种结合局部Chan-Vese模型和稀疏场算法的超声颈动脉图像分割方法，对于心血管疾病的早期检测和定量分析具有重要的临床价值。通过优化模型和算法，实现了更精确的血管内外膜分割，为后续的斑块大小、厚度和形状的分析提供了可靠的图像处理基础。同时，这种方法也为其他医学图像分割问题提供了一种可能的解决方案。