基于Curvelet变换与遗传神经网络的血管分割算法

论文摘要

针对血管深度信息丢失、树状血管结构复杂等问题,结合血管横截面像素高斯分布特征提出一种无监督与有监督相结合血管分割新算法。对血管图像进行离散Curvelet变换,以自适应调整图像变换系数的方式实现血管特征增强;以2D Gaussian卷积核为模板对特征增强后的图像进行滤波处理,提升血管与背景的对比度;利用改进的遗传神经网络模型识别图像中的血管与非血管像素完成分割。实验结果表明,对比于单一的Gaussian变换,所提算法的分割准确率和真阳性率(TPR)平均提升1.8%、16%,分别达到94.6%、77.6%。通过引入无监督Curvelet线性增益函数及有监督神经网络方法,使得算法较传统无监督类方法在准确率及真阳性率方面提升效果较佳。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 任子晖,邱天舒

关键词: 血管分割,变换,遗传神经网络

来源: 计算机应用与软件 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物医学工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 中国矿业大学信息与控制工程学院

基金: 国家自然科学基金面上项目(51874301)

分类号: R318;TP391.41;TP18

页码: 235-242

总页数: 8

文件大小: 2724K

下载量: 64

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