甲状腺分割使用主动轮廓算法

资 源 简 介

甲状腺分割使用主动轮廓算法

详 情 说 明

甲状腺分割在医学图像分析中具有重要意义，尤其是在甲状腺疾病的诊断和治疗过程中。甲状腺位于颈部，形状类似蝴蝶，其精确分割有助于医生更准确地识别病变区域，如结节或肿瘤。

主动轮廓算法（Active Contour Model）是一种常用于医学图像分割的技术。它通过动态调整轮廓曲线的形状，使其逐渐贴合目标的边界。这种方法特别适用于超声图像等存在噪声或不清晰边界的医学图像。算法通常从初始轮廓开始，在迭代过程中根据图像梯度、区域统计信息等能量函数进行优化，最终实现精确分割。

在甲状腺分割中，主动轮廓算法能够有效应对超声图像中常见的低对比度和伪影问题。结合计算机辅助诊断（CAD）系统，可以辅助放射科医生快速定位异常区域，减少人为误差。

尽管主动轮廓算法在甲状腺分割中表现出色，但仍面临一些挑战，例如初始轮廓的依赖性以及对复杂形状的适应性。未来，结合深度学习的混合方法可能进一步提升分割的准确性和效率。