一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块分割方法.pdf

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1、第24卷第l0期传感技术学报Vo1．24No．102011年1O月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS0ct．2011BreastMassSegmentationUsingIteratedGraphCutsBasedonMulti-ScaleSmoothingWUXiangying，XUWeidong，LILihua，UUWei，ZHANGJuan，SHAOGuoliang，ZhengBin。r1．CollegeofLifeInformationScience＆￡mEngineering，HangzhouDianziU

2、niversity，Hangzhou310018，China；、l2．DepartmentofRadiology，ZhejiangCancerHospital，Hangzhou310022，China；l．DepartmentofRadiology，UniversityofPittsburgh，Pennsylvania15213，USA／Abstract：Anovelschemeformasssegmentationinmammographyisproposed，whichisbasedonGraphCutsalgorithmandmulti-scal

3、eanalysis．Mammogramissegmentedbystatisticalregionmergingfirstly，andtheobtainedroughcontourisusedastheinitialcontourforGraphCutssegmentation．Initerativeoptimizationstageofthealgorithm，multi—scaleanalysismethodisintroducedtoestimatetheGaussianMixtureModel(GMM)parameterswithpyramid

4、aldecomposingserialimagesinsteadoffix—scaleoriginalimage．ThealgorithmestimatesGMMparametersrapidlywithfewersamplesbyutilizingthecomplementaritiesbetweensegmentationaccuracyoffinescaleandsegmentationeasinessofcoarsescale．Inordertoimproveeficiencyoftheproposedapproach，watershedalg

5、orithmisutilizedtoproducearegionadjacencygraph，replacingpixeladjacencygraphwithfewersamples．Theproposedmethod，interactiveGraphCutsandGrabCutweresimuhaneouslyappliedformasssegmentationon110mammographicROIs，andtheachievedaverageratiosofmisclassificationerrorare1．57，3．46and5．O1resp

6、ectively．Theresultsdem-onstratethattheproposedmethodachievesabetterperformanceinaccuracyandrobustness．Keywords：masssegmentation；graphcuts；multi—scale；mammographyEEACC：7510；6410Cdoi：10．3969／j．issn．1004-1699．2011．10．002一种基于GraphCuts的多尺度乳腺肿块分割方法吴相颖，徐伟栋，厉力华，刘伟，张娟，邵国良，ZhengBin。f，1．杭州

7、电子科技大学生命信息与仪器工程学院，杭州310018；、I2．浙江省肿瘤医院放射科，杭州310022；13．匹兹堡大学放射学系，宾夕法尼亚州15213，美国摘要：提出一种基于Gr印hCuts的多尺度乳腺肿块自动分割方法。首先，应用区域统计融合方法对图像进行粗分割，将得到的粗轮廓作为后续GraphCuts分割的初始轮廓。在迭代优化阶段，引人多尺度分析方法，以高斯金字塔分解得到的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计高斯混合模型(GMM)参数，将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补，使得算法以较少样本快速确定GMM参数以执行GraphCuts分割

8、。另外，为了提高算法的分割速度，采用分水岭算法产生一个区域邻接图，以较少样本代替像素邻接图。将