肝囊型包虫病超声图影像区域分割算法研究

王正业; 热娜古丽·艾合麦提尼亚孜; 王晓荣; 米吾尔依提·海拉提; 严传波

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目的测试Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习的Poly-YOLO网络模型分割3种方法在肝囊型包虫病超声图像影像区域的分割性能。方法分别使用单尺度图像增强Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习方法的Poly-YOLO分割网络对肝囊型包虫超声图像中的扇形影像区域进行分割,以去除图像中的干扰信息,并采用Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、重叠度(Intersection of Union,IOU)、真阳性率(True Positive Rate,TPR)、豪斯多夫距离(Hausdorff Distance,HD)评价上述3种算法的分割效能。结果Poly-YOLO算法对肝囊型包虫病超声图像具有较好的分割结果,在有效去除非影像区域信息的同时,DSC可达0.80,TPR为0.88,IOU为0.71,HD为2.11。结论相较于基于SSR的Ostu阈值分割方法、马尔可夫随机场图像分割算法,基于深度学习的Poly-YOLO网络能较好地分割出肝囊型包虫病超声图像扇形影像区域,去除图像中的非影像信息,为后续病灶自动分类研究奠定了一定的理论基础。

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来源
《中国医疗设备》 |2022年第10期|18-23|共7页
作者
王正业; 热娜古丽·艾合麦提尼亚孜; 王晓荣; 米吾尔依提·海拉提; 严传波;
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作者单位

新疆医科大学公共卫生学院;

新疆医科大学第一附属医院超声诊断科;

新疆医科大学医学工程技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类超声波诊断;数字处理;
关键词
肝囊型包虫病; 超声图像; Ostu阈值分割; Poly-YOLO; 马尔可夫随机场;

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