改进B-Snake模型:肝癌CT图像高效分割策略

本文介绍了一种针对肝癌CT图像特征进行改进的B样条曲线Snake模型图像分割算法。首先，作者意识到在医学图像分析领域，尤其是肝癌图像分割中，由于人体结构复杂性、组织特异性以及图像的模糊性和噪声问题，传统的图像分割方法往往效果不理想。蛇(Snake)模型作为一种全局层次的分割方法，能够结合图像的视觉特征和先验知识，具有交互性，因此被选为解决这一问题的策略。 原始的Snake模型由Kass等人提出，它结合了弹性力学的弹性势能和弯曲势能，形成内部能量，同时利用图像信息作为外部能量，通过演化曲线的平滑性和外部引导进行图像分割。然而，为了适应肝癌CT图像的特点，特别是小肝癌（SHCC）的特殊需求，文章作者对Snake模型进行了改进。 改进的B-Snake算法首先对腹部CT图像进行预处理，这包括噪声抑制、边缘增强等步骤，以提高后续轮廓提取的精度。接着，构建一个闭合的B样条曲线表示可能的肝脏轮廓，这种曲线具有更高的灵活性和适应性，能更好地适应肝癌病变区域的形状变化。 然后，采用最小均方误差(MMSE)最小化外力变形模型，这是一种优化技术，用于调整B样条曲线的位置和形状，使其尽可能精确地匹配肝脏癌变部分的边界。MMSE方法能够有效地处理图像中的不均匀性和不确定性，提高了分割的准确性。 实验结果显示，经过改进的B-Snake算法在处理肝癌CT图像时，能够有效地识别和分割出肝脏癌变区域，从而有助于早期发现和诊断肝癌，这对于提高手术切除后的生存率具有重要意义。这项研究通过结合B样条曲线的灵活性和Snake模型的全局优化特性，以及MMSE的精度提升，为医学图像分析领域的肝癌分割提供了一种有效的方法。