基于LoG和因子分解的集成ACM的亚实性肺结节分割

基于LoG和因子分解的集成ACM的亚实性肺结节分割基于LoG和因子分解的集成ACM的亚实性肺结节分割摘要：亚实性肺结节是一种早期肺癌的常见形态，因此对其进行准确的分割和识别具有重要意义。本文提出了一种基于LaplacianofGaussian（LoG）和因子分解的集成ActiveContourModel（ACM）方法，用于亚实性肺结节的分割。首先，利用LoG算子进行边缘检测，得到候选结节区域。然后，通过因子分解方法提取结节区域的纹理特征，用于结节的初步筛选。最后，采用ACM方法对候选结节区域进行精确的分割。实验结果表明，本文提出的方法在亚实性肺结节的分割中取得了较好的效果，为临床肺癌的早期诊断提供了有力的支持。1.引言随着肺癌的高发率，早期肺癌的诊断和治疗变得更加重要。亚实性肺结节是早期肺癌的常见形态之一，对其进行准确的分割和识别对于早期诊断和治疗具有重要意义。因此，开发一种有效的亚实性肺结节分割方法具有重要的临床意义。2.相关工作过去的几十年里，许多研究都集中在自动肺结节分割的方法上。包括基于阈值法、边缘检测和区域生长等传统方法，以及基于深度学习、图像分割等现代方法。然而，传统方法受限于结节的形态多样性和纹理复杂性，导致分割结果不准确。而现代方法虽然在一定程度上取得了较好的分割效果，但其处理复杂度较高，需要大量的标注数据和计算资源。3.方法3.1LoG边缘检测LoG算子是一种常用的图像边缘检测算法，其能够有效地提取图像中的边缘信息。在本文中，我们使用LoG算子进行亚实性肺结节的初步区域提取，得到候选结节区域。3.2因子分解因子分解是一种常见的纹理特征提取方法，其可以将图像的纹理信息分解为不同的特征因子。在本文中，我们利用因子分解提取候选结节区域的纹理特征，用于结节的初步筛选。3.3集成ACM分割ACM是一种常用的主动轮廓模型，其能够根据图像和预定的能量函数自动调节轮廓形状。在本文中，我们采用集成ACM方法进行亚实性肺结节的精确分割，得到最终的分割结果。4.实验结果在实验中，我们使用了一批真实的亚实性肺结节图像进行测试。对比了本文提出的方法与传统方法和现代方法的分割效果。实验结果表明，本文提出的方法在亚实性肺结节的分割中取得了较好的效果，与传统方法和现代方法相比具有更高的精度和准确率。5.结论本文提出了一种基于LoG和因子分解的集成ACM的亚实性肺结节分割方法。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和分割效果，为临床肺癌的早期诊断提供了有力的支持。然而，本方法在处理大规模数据和处理时间上仍存在一定的局限性，需要进一步的研究来改进和优化。参考文献：[1]ZhangWB,LiuY,GuoYX,etal.Activecontourmodelwithlevelsetbasedoncombinationoflocalregioninformationandglobalregioninformation[J].JournalofSoftware,2018,29(10):2869-2886.[2]LinJ,LiK,ChenX.Modelingreal-timehapticinteractionwithdeformableobject[J].ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartI:JournalofSystemsandControlEngineering,2017,231(3):286-296.[3]MaZJ,PeiZY,SiHK,etal.Scalefulintrinsicdecompositionforimagesegmentationandcoding[C]//2017IE