基于BP-遗传算法优化的超声肿块区域分割技术
高鸣1
卫元元2
张博3
王芳4
1.漯河市中心医院(漯河市医专一附院)超声科,河南漯河,4620002.漯河市中心医院(漯河市医专一附院) CT室,河南漯河,4620003.漯河市中心医院(漯河市医专一附院)一分院内科,河南漯河,4620004.河南理工大学,河南焦作,454150
摘要：通过超声肿块区域分割处理,提高肿块检测诊断能力.提出一种基于BP-遗传算法优化的超声肿块区域分割技术.采用超声成像技术进行肿块图像采集,对采集的超声肿块图像进行块区域模板匹配处理,构建超声肿块区域检测模型,采用自适应模板特征匹配方法进行超声肿块图像融合处理,提取超声肿块区域图像的超像素特征量,根据像素特征差异度匹配方法实现超声肿块图像的关联相似度分解,以显著性特征点为中心进行超声肿块图像的区域重构,采用BP-遗传算法进行图像区域分割的自适应学习,实现超声肿块图像的高分辨辨识和分割.仿真结果表明,采用该方法进行超声肿块区域分割的精度较高,图像特征匹配性能较好,肿块区域的辨识度较高.
关键词：BP-遗传算法超声肿块区域分割图像区域模板匹配自适应模板融合
分类号：R318(医用一般科学)TP399(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省卫计委基金资助项目(2018KY118)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 181-185 )
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