弹簧模型在复杂背景物体轮廓提取中的应用——以胃部X光图像为例

"利用弹簧模型提取物体轮廓 (2001年) - 安徽大学学报(自然科学版) - 程一斌, 汪松2, 任彬2" 本文探讨了一种针对复杂背景下的物体轮廓提取方法，特别关注在胃部SDE图像中的应用。传统轮廓提取技术在面临大量噪声时往往表现不佳，尤其是在处理胃部SDE图像时，由于图像边缘的斜率和灰度梯度与噪声相似，导致提取难度增大。为了应对这个问题，研究者提出了利用弹簧模型的方法。 弹簧模型是一种基于物体物理特性的数学模型，能够有效模拟可变形物体的形变。在本文中，研究者首先利用已经提取出轮廓的UBF图像（站立、胃部充满顿餐的X光图像）建立模型。UBF图像的边缘提取相对容易，且与SDC图像（仰卧、胃部残留顿餐的X光图像）存在重力引起的形变关系。 通过分析两种状态下胃部的形变，研究者构建了弹簧模型来描述胃部轮廓在不同条件下的变化。利用这个模型，他们能够较好地提取出SDC图像中的胃部轮廓，即使在高噪声环境中也能保持较高的准确性。这种方法对于识别胃部内部的病变，如溃疡和癌变，以及评估胃部肌肉松弛等疾病具有重要的临床意义。 关键词包括弹簧模型、医学图像处理和胃部X光图像，表明该研究集中在应用物理模型解决医学图像分析中的挑战。文章进一步指出，虽然研究主要集中在胃部图像，但这种基于形变关系的轮廓提取方法对于其他复杂背景下的图像处理也有很高的参考价值。 文献分类号16791.41和文献标识码B表明这是一篇科学论文，发布在《安徽大学学报(自然科学版)》2001年第25卷第2期。文章编号1000-2162(2001)06-0051-05则提供了具体的引用信息。 这篇研究工作提供了一种创新的图像处理技术，利用弹簧模型克服了在复杂背景中提取物体轮廓的难题，特别是在医学图像分析中的应用，为后续研究和临床实践提供了新的思路和工具。