用Normalized Cut法自动提取乳腺超声图像中的肿瘤边缘

提出一种带权重邻域灰度信息的normalized cut(Ncut)方法,该方法能够全自动提取乳腺超声图像的肿瘤边缘.通过Ncut分块乳腺超声图像中的各块灰度及空间分布特征来识别待检测肿瘤的轮廓.对于少数分割不精确的结果,可用结合局部能量项的动态轮廓模型对所提取的初始边缘进行修正,使其更接近真实目标轮廓.对包含112幅乳腺肿瘤超声图像的数据库进行边缘提取,结果表明:该方法无需人工干预,能够准确有效地实现肿瘤分割,且计算量小,有望提高计算机辅助诊断的自动化程度.

Automatic Boundary Extraction of Breast Tumor Lesions in Ultrasound Images Using Normalized Cut Algorithm