位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
谱聚类集成的淋巴结超声图像分割算法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001, [2]哈尔滨市第一医院血液肿瘤研究中心,哈尔滨150010, [3]哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院,哈尔滨150086
  • 相关基金:国家自然科学基金(30571034,30570424);国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA02Z329);国家“九七三”科研前期专项(2008CB517302);中国博士后基金(20060400809);黑龙江省青年科学技术专项基金(QC06C022).
中文摘要:

为了对低信噪比的超声图像进行有效分割,提出一种谱聚类集成的超声图像分割算法.首先用改进的全变差去噪模型对超声图像进行有效的去噪;然后用聚类集成的方法对去噪后的图像进行图像分割,基聚类器采用K均值算法,集成采用改进的谱聚类算法;最后用K均值算法对谱聚类集成的结果进行再次聚类,得到最终的集成聚类分割结果.实验结果表明,与现有的方法相比较,该算法分割效果更好.

英文摘要:

A novel ultrasound image segmentation algorithm, which is based on the spectral cluster ensemble, is proposed to segment ultrasound images with low SNR. Firstly, the improved total variation model is used to eliminate noise in ultrasound. Then cluster ensemble approach which integrates K-means clusters and improved spectral cluster algorithm, is applied to segment ultrasound images. At last, the segmentation result is clustered again using K-means cluster to get the ultimate segmentation result. A large amount of experimental results have proved that our method outperforms many state-of-arts methods in the aspect of segmentation.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752