基于局部信息与Hausdorff距离的高效医学图像分割新模型

本文主要探讨了结合图像局部信息和Hausdorff距离的活动轮廓模型在医学图像分割领域的创新应用。活动轮廓模型是一种强大的无监督图像分割技术，它通过模拟生物体器官或组织的边界随时间演化的过程来分割图像。传统的活动轮廓模型如区域可伸缩拟合(RSF)和局部巴氏距离RSFB，虽然在一定程度上能够处理边界模糊和噪声问题，但可能存在收敛速度慢和参数选择敏感的问题。 新提出的模型针对这些问题，将区域可扩展能量项与Hausdorff距离相结合。Hausdorff距离是一个衡量两个集合之间最坏情况下的距离，它考虑了局部区域的相似性，这使得模型在保持分割精度的同时，提高了稳定性。在图像分割过程中，Hausdorff距离的作用相当于一个全局约束，有助于减少由于局部噪声或边界不清晰带来的影响。 区域可扩展能量项则专注于目标边缘，通过吸引水平集函数曲线（一种用于表示物体边界的数学工具）精确地定位到目标边界，增强了模型对边缘特征的响应。这种结合使得模型在处理边缘检测和细化方面更具优势，尤其是在超声图像和不均匀性较强的图像分割任务中，能展现出良好的性能。 相比于传统模型，新模型在实验中显示出更快的收敛速度，这意味着在实际应用中可以更有效地找到最优解，减少了迭代次数，节省了计算资源。此外，它对参数的选择更加鲁棒，降低了因参数设置不当导致的分割效果不稳定的风险。 结合图像局部信息和Hausdorff距离的活动轮廓模型提供了一个有效的解决方案，提升了医学图像分割的精度、稳定性和效率，这对于医疗图像分析和解读具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何优化模型，以适应更多类型的医学图像和复杂应用场景。