邵昊阳　张英涛　鲜敏，2　李致勋　唐降龙

基于多域先验的乳腺超声图像协同分割

邵昊阳1张英涛1鲜敏1，2李致勋1唐降龙1

乳腺超声（Breast ultrasound，BUS）图像具有较低的信噪比、较低的对比度以及较模糊的边缘，其分割是一项富有挑战性的工作.本文提出了一种多域协同分割模型，该模型通过结合空域与频域先验，并引入协同分割的思想来实现对乳腺超声序列的分割.模型在空域中得到肿瘤的姿态、位置和强度信息，在频域中通过使用相位一致性与零交叉检测得到肿瘤的边缘信息，最后利用协同分割的思想构建起全局能量项，有效地利用了图像序列信息.实验结果表明，与传统的乳腺超声图像分割方法相比，本文提出的分割模型能够很好地处理低对比度低回声图像以及单帧分割模型不能有效分割的图像，分割结果具有更高的准确性.

乳腺超声图像，协同分割，多域先验，计算机辅助诊断

引用格式邵昊阳，张英涛，鲜敏，李致勋，唐降龙.基于多域先验的乳腺超声图像协同分割.自动化学报，2016，42（4）: 580−592

乳腺癌是导致女性死亡的主要癌症之一［1］，它严重影响着女性的身心健康.早期诊断和早期综合治疗是防止乳腺癌的最有效手段［2］.由于成本低廉，性价比高、无辐射以及无创伤等原因，超声成像技术已经成为检测乳腺癌的重要手段.然而，乳腺超声（Breast ultrasound，BUS）图像往往需要有临床经验的医生来进行判读，医生判读的准确性又会受到各种内部或外部因素的影响.为了……