收录：
摘要：
一种基于极值区域检测的血管内超声图像分割方法属于基于区域检测的医学图像分割领域。该方法针对传统IVUS图像分割方法的建模复杂、运算量大、检测速度慢的缺点，由于提取的极值区域包含很多子区域，其中包含状态不稳定的、不能代表管腔和介质的面积较大或者较小的噪声区域。因此，获取极值区域之后，本发明继续设计了基于区域稳定性的极值区域筛选算法，最终提取出精确的管腔和介质区域，完成分割。本发明分割的内外膜与标准内外膜极为接近，内膜平均HD距离为0.28mm，外膜平均HD距离为0.41mm，内外膜性能比传统方法提取的内外膜的平均性能分别提高31.4％和48.2％，且算法运行时间为线性，不仅提取精度较高、速度较快，而且鲁棒性也较好。
关键词：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
