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三维水平集智能分割算法在梅尼埃病患者内耳道磁共振图像分割中的应用效果

2021-10-09滕腾陀芳葛洪洲

山东医药 2021年26期
关键词:生长区域水平

滕腾,陀芳,葛洪洲

1青岛市中医医院耳鼻咽喉科,山东青岛266034;2青岛市中医医院影像科

梅尼埃病是一种原因不明的、以膜迷路积水为主要特征的特发性内耳疾病,多发生在30~50岁的中青年人群中,发病率为10/10万~157/10万[1]。梅尼埃病主要由各种感染、损伤、耳硬化症、肿瘤、白血病、自身免疫性疾病和遗传因素引起,临床表现为反复发作的旋转性眩晕、波动性听力损失、耳鸣和耳闷胀感。临床检查多采用影像学检查,特殊造影剂下的内耳膜迷路MRI可显示部分患者内淋巴管扩张[2]。磁共振成像(MRI)具有无骨性伪影、无电离辐射、软组织结构清晰、多序列成像等优点,但是空间分辨率不高[3]。医学图像处理能够使医学图像更加直观、清晰,提高诊断效率,其中图像分割是图像处理最为关键的技术之一。传统的区域生长水平集分割算法运行时间长,难以获得满意的分割结果;专家手工分割算法虽然准确率较高,但耗时长,挑战性大,经验不足的医生难以准确判断[4-5]。统计形状模型是利用高分辨率图像作为训练样本,并与待测图像进行比较,通过合适的配准方法得到精确解析的模型[6]。水平集分割算法采用三维曲面的演化来表示二维曲线的演化,应用曲线运动的连续演化来寻找图像边界,直到找到目标轮廓,然后曲线停止运动。曲线沿图像的每个部分移动,从不同的部分取切片,然后得到一条闭合曲线。随着时间推移,水平集发生变化,计算出视域。水平集分割算法具有良好的图像分割效果,可获得用于轮廓提取的相应形状[7-8]。……

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